Multicloud-ModelOps ausprobieren

Kostenlos in der Cloud starten

Was ist Multicloud-ModelOps? Warum jetzt?

Bis zum Jahr 2023 werden 70 % der KI-Workloads Container nutzen oder mit einem serverlosen Programmiermodell gebaut, was eine DevOps-Kultur erfordert.*

ModelOps ist ein strukturierter Ansatz zur Operationalisierung eines Modells in Anwendungen. ModelOps synchronisiert die Kadenzen zwischen der Anwendung und den Modellpipelines. Mit Multicloud-ModelOps optimieren Sie Ihre Datenwissenschaft und KI-Investitionen mithilfe von Daten, Modellen und Ressourcen vom „Rand“ zum Kern und in die Cloud.

Das Multicloud-ModelOps deckt die End-to-End-Lebenszyklen ab, um die Verwendung von Modellen und Anwendungen über Clouds hinweg zu optimieren. Dabei wird auf Machine-Learning-Modellen, Optimierungsmodelle und andere operative Modelle für die Integration in Continuous Integration und Continuous Deployment (CICD) abgezielt. IBM Cloud Pak™ for Data verwendet IBM® Watson Studio, Watson Machine Learning und Watson OpenScale als ideale Plattform zum Erstellen Ihrer Multicloud-ModelOps-Praxis.

 

Neun Ruderer in einem Boot

Vorteile von Multicloud-ModelOps

Automatisierung des KI-Lifecycle-Managements

Beschleunigen Sie die Entwicklung von End-to-End-KI-Modellen. Verkürzen Sie die Zeit bis zur Amortisierung, indem Sie Ihre Teams befähigen und neu qualifizieren.

AutoAI erkunden (Link befindet sich außerhalb von IBM)

Die Zeit bis zur Realisierung von KI-Ergebnissen verkürzen

Koppeln Sie die Modell-Performance an geschäftliche Kennzahlen. Operationalisieren Sie KI-Modelle über Clouds hinweg. Wählen Sie unter Clouds für KI-Learning und -Inferencing.

Ergebnisgetriebener Einsatz von KI

Fairness und Reduzierung der Modellabweichung beobachten

Erläutern Sie, wie Modelle abgeleitet werden. Messen Sie Fairness und helfen Sie, Abweichungen von der gewünschten Basislinie zu korrigieren.

KI-Modelle verwalten (00:58)

Machen Sie KI bereit für DevOps

In wenigen Minuten können Sie die leistungsfähigsten Modelle für Cloud-Native Apps auswählen. Überwachen Sie die Nutzungsstatistik und steuern Sie die Modellverwendung.

Infografik anzeigen (PDF, 610 KB)

Cloud-und KI-Modellökonomie optimieren

Lassen Sie Multicloud-KI für sich arbeiten. Nutzen Sie flexible Verbrauchsmodelle.

ESG-Bericht lesen

Vereinfachtes Onboarding

Vereinheitlichen Sie Daten, Talent und Tools. Antizipieren und optimieren Sie Ergebnisse mit visueller Data Science und einer natürlich-sprachigen Schnittstelle.

Broschüre anzeigen (PDF, 1,8 MB)

Features von Multicloud ModelOps

Modellpipeline-Leaderboard generieren

Bereiten Sie Daten automatisch vor, wählen Sie Modelle, führen Sie Feature-Engineering durch und optimieren Sie Hyperparameter.

Jetzt Top-Performance-Modelle finden

Mit Watson OpenScale Lernmodelle für Machine Learning überwachen

Schauen Sie sich mögliche Modell-Verzerrungen an, erfahren Sie, wie diese abgeschwächt und die Ergebnisse erklärt werden können.

Machen Sie die 30-Minuten-Tour

Modelle untersuchen und Verzerrung reduzieren

Generieren Sie einen Modell-Endpunkt mit reduzierter Verzerrung und sorgen Sie für Erklärbarkeit. Erkennen Sie Dateninkonsistenzen, die zu Modellabweichungen führen.

Watson OpenScale in der Praxis einsetzen

Modell-Implementierungsfunktionen mit Apps verwenden

Bereiten Sie Daten vor der Übergabe an Modelle vor, beheben Sie Fehler und schließen Sie Aufrufe an mehrere Modelle ein.

Informationen zur Bereitstellung von Funktionen

Mix-und-Match von Clouds zum Aufbau und Einsatz von Modellen

Implementieren und pushen Sie Modelle an beliebigen Orten. Erstellen Sie Ihre eigene KI-fähige Cloud mit x86, IBM Cloud Pak for Data System und IBM Power System.

Startbereit in wenigen Stunden

Erstellen, Ausführen und Verwalten von Modellen auf einer einheitlichen Schnittstelle

Bereiten Sie Daten vor, bauen Sie Modelle, messen Sie Ergebnisse. Verbessern Sie Ihre Modelle mit einer Rückkopplungsschleife kontinuierlich.

Begeben Sie sich jetzt auf den Lernpfad

Was ist neu bei Multicloud-ModelOps?

Frachtschiff auf See

On-Demand-Webseminar: DevOps und KI synchronisieren

Erfahren Sie, warum 63 % der Unternehmen DevOps akzeptiert haben und 33 % von ihnen Data-Science-Teams für KI-betriebene Apps einbinden.

Webseminar: Schneller Einstieg in ModelOps (Link außerhalb IBM)

Zwei Männer lesen eine Notiz

451 Research: KI und ModelOps mit intelligenter Automation

Gewinnen Sie Einblicke und pragmatische Tipps von KI-Pionieren zum Bauen von ModelOps in der Multicloud-Umgebung.

Registrieren für den 451 Report

Mann am Telefon

Erstellen, Ausführen und Verwalten von Modellen auf einer einheitlichen Daten-und KI-Plattform

Bereiten Sie Daten vor, bauen Sie Modelle, messen Sie Ergebnisse. Verbessern Sie Ihre Modelle kontinuierlich und verwenden Sie sie für Ihre Apps.

Erste Schritte mit Machine Learning

Entdecken Sie, was Sie innerhalb von IBM Data Science Multicloud-ModelOps alles tun können

Screenshot: präventive Wartung (Visualisierung)

Modelle mit KPIs vergleichen.
Screenshot: Daten zum Vertrauensgrad

Siehe Erläuterungen zu KI-Ergebnissen.
Screenshot: Daten der intelligenten Wartungsfunktion

Bereiten Sie Daten automatisch vor, konstruieren Sie Funktionen, optimieren Sie Parameter und generieren Sie ein Modell-Leaderboard.
Screenshot: Abweichung im deutschen Kreditrisikomodell

Identifizieren und korrigieren Sie die Modellabweichung in der Produktion.
Screenshot: präventive Wartung (Visualisierung)

Modelle mit KPIs vergleichen.

Screenshot: Daten zum Vertrauensgrad

Siehe Erläuterungen zu KI-Ergebnissen.

Screenshot: Daten der intelligenten Wartungsfunktion

Bereiten Sie Daten automatisch vor, konstruieren Sie Funktionen, optimieren Sie Parameter und generieren Sie ein Modell-Leaderboard.

Screenshot: Abweichung im deutschen Kreditrisikomodell

Identifizieren und korrigieren Sie die Modellabweichung in der Produktion.

Vergleichstabelle
  Multicloud-ModelOps Traditionelle ModelOps
Multicloud-Unterstützung   
Automatisierter KI-Lebenszyklus   
Business-KPI-Überwachung   
Erklärbarkeit & reduzierte Verzerrung   
Drift-Richtung & -Messung   
One-Klick-Implementierung mit CICD   
Modellmanagement & Feedback   
Erweiterte Datenoptimierung   
Datenaufbereitung

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Fußnote

*Source: Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, November 2018 (Link außerhalb von IBM)