¿Qué es multicloud ModelOps? ¿Porqué ahora?
En 2023, el 70 % de las cargas de trabajo de IA utilizarán contenedores de aplicaciones o se crearán mediante un modelo de programación sin servidor que requerirá una cultura DevOps.
ModelOps es un enfoque basado en principios para poner en funcionamiento un modelo en la aplicación. ModelOps sincroniza las cadencias entre la aplicación y los pipelines del modelo. Con multicloud ModelOps, puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA con datos, modelos y recursos desde el edge hasta el núcleo y la nube.
Multicloud ModelOps cubre los ciclos de vida de forma integral para optimizar el uso de modelos y aplicaciones en las nubes, dirigiéndose a modelos de aprendizaje automático, modelos de optimización y otros modelos operativos para integrarse con Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD). IBM® Cloud Pak for Data utiliza IBM® Watson Studio como la plataforma ideal para desarrollar su práctica ModelOps multinube.
Cómo crear IA responsable a escala
Anuncio del lanzamiento de watsonx.ai - El nuevo estudio empresarial que aúna el aprendizaje automático tradicional con las nuevas capacidades de IA generativa impulsadas por modelos fundacionales.
Acelere el desarrollo de modelos de IA de forma integral. Acelere el tiempo de creación de valor proporcionando herramientas y volviendo a capacitar a sus equipos.
Aprovechar la IA con un enfoque de plataforma. Aproveche los habilitadores estratégicos como la automatización, la predicción y la optimización.
Solo toma unos minutos seleccionar los modelos de mejor rendimiento para la aplicación nativa de la nube. Realice un seguimiento de las estadísticas de uso y controle el uso del modelo.
Unifique datos, talento y herramientas. Pronostique y optimice los resultados con ciencia de datos visuales y una interfaz de lenguaje natural.
Prepare datos automáticamente, seleccione modelos, realice ingeniería de características y optimice hiperparámetros para generar una tabla de clasificación de pipeline.
Supervise los modelos de aprendizaje automático viendo posibles sesgos en los modelos y aprendiendo cómo mitigarlos y explicar los resultados.
Genere un endpoint de modelo con reducción de sesgos y muestre la explicabilidad. Detecte incoherencias en los datos que conducen a desviaciones del modelo.
Procese los datos antes de pasarlos a los modelos, realice el manejo de errores e incluya llamadas a múltiples modelos.
Despliegue e impulse modelos prácticamente a cualquier lugar. Cree su propia nube preparada para IA mediante x86, IBM Cloud Pak for Data System y el sistema IBM® Power.
Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos con un ciclo de comentarios.
Descubra por qué el 63 % de las empresas adoptaron DevOps y el 33 % de ellas involucran equipos de ciencia de datos para las aplicaciones impulsadas por IA.
Obtenga insights y consejos pragmáticos de los pioneros de la IA sobre cómo crear ModelOps en el entorno multinube.
Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma de IA y datos unificados. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.
Imágenes del producto
Soporte multinube
Ciclo de vida automatizado de la IA
Monitoreo de KPI comerciales
Explicabilidad y reducción de sesgos
Dirección y medición de desviaciones
Despliegue con un clic con CICD
Gestión de modelos y comentarios
Advanced data refinery
Preparación de los datos