Testar o multicloud ModelOps

O que é multicloud ModelOps? Por que agora?

Até 2023, 70% das cargas de trabalho de IA usarão contêineres de aplicativos ou serão desenvolvidos usando um modelo de programação sem servidor que necessita de uma cultura do DevOps.*

O ModelOps é uma abordagem com princípios para operacionalizar um modelo em aplicativos. O ModelOps sincroniza cadências entre os pipelines de aplicativo e de modelo. Com o multicloud ModelOps, é possível otimizar seus investimentos de ciência de dados e de IA usando dados, modelos e recursos de ponta a ponta na cloud.

O Multicloud ModelOps cobre os ciclos de vida de ponta a ponta para otimizar o uso de modelos e aplicativos em clouds, direcionando modelos de machine learning, modelos de otimização e outros modelos operacionais para integração com o Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD). O IBM Cloud Pak™ for Data usa o IBM Watson® Studio, o Watson Machine Learning e o Watson OpenScale como a plataforma ideal para desenvolver sua prática de multicloud ModelOps.

 

nove remadores no barco

O que há de novo no multicloud ModelOps

cargueiro no oceano

Webinar sob demanda: Sincronizar o DevOps e a IA

Saiba por que 63% das empresas adotaram o DevOps e 33% delas envolvem equipes de ciência de dados para aplicativos alimentados por IA.

dois homens olhando para uma nota

451 Research: IA e ModelOps com automação inteligente

Obtenha insights e dicas pragmáticas de pioneiros em IA sobre como desenvolver ModelOps no ambiente multicloud.

homem ao telefone

Desenvolver, executar e gerenciar modelos em uma plataforma unificada de dados e IA

Prepare dados, construa modelos e calcule os resultados. Melhore continuamente os modelos e use-os para seus aplicativos.

Ver o que pode ser feito no IBM Data Science multicloud ModelOps

Comparison Table

Tabela de comparação
  Multicloud ModelOps ModelOps Tradicional
Suporte multicloud   
Ciclo de vida de IA automatizado   
Monitoramento de KPI de negócios   
Explicabilidade e redução de propensão   
Direção e medição de desvio   
Implementação de um clique com o CICD   
Gerenciamento de modelo e feedback   
Refinamento de dados avançado   
Preparação de dados