O que é ModelOps multinuvem? Por que usar essa abordagem agora?
Até 2023, 70% das cargas de trabalho em IA vão usar contêineres de aplicações ou serão construídas usando um modelo de programação sem servidor, o que exige uma cultura DevOps.
O ModelOps é uma abordagem baseada em princípios para operacionalizar um modelo em aplicativos. Ele sincroniza as cadências entre os pipelines de aplicações e modelos. Com o ModelOps multinuvem, você pode otimizar seus investimentos em ciência de dados e IA usando dados, modelos e recursos na edge, no núcleo e na nuvem.
ModelOps em multinuvem abrange os ciclos de vida de ponta a ponta para otimizar o uso de modelos e aplicações em diferentes nuvens, visando modelos de aprendizado de máquina, modelos de otimização e outros modelos operacionais para integrar com Integração Contínua e Implementação Contínua (CICD).O IBM® Cloud Pak for Data usa o IBM® Watson Studio como a plataforma ideal para construir sua prática de ModelOps em multinuvem.
Como criar IA responsável em escala
Anunciamos o lançamento do watsonx.ai – O novo estúdio empresarial que reúne aprendizado de máquina tradicional com novas capacidades de IA generativa alimentadas por modelos de base.
Acelere todas as etapas do desenvolvimento do modelo de IA. Acelere o time to value para facilitar o trabalho das equipes e ajudar as pessoas a desenvolver novas habilidades.
Aproveite a IA com uma abordagem de plataforma. Use recursos estratégicos, como automação, predição e otimização.
Selecione os modelos com melhor desempenho aplicativos apps nativos de nuvem em minutos. Monitore as estatísticas de uso e gerencie o uso do modelo.
Unifique dados, talentos e ferramentas. Preveja e otimize resultados usando ciência de dados com análise visual e uma interface de linguagem natural.
Prepare dados, selecione modelos, faça a engenharia de variáveis e otimize hiperparâmetros automaticamente para criar uma tabela de classificação de pipelines.
Monitore modelos de aprendizado de máquina, observando possíveis vieses no modelo e aprendendo como mitigá-los e explicar os resultados.
Gere um terminal de modelo sem viés e mostre a explicabilidade. Detecte inconsistências de dados que resultam em desvios do modelo.
Pré-processe dados antes de passá-los para os modelos, faça o processamento dos erros e inclua chamadas para vários modelos.
Implemente e envie modelos por push em qualquer lugar. Crie sua nuvem com IA usando o x86, o IBM® Cloud Pak for Data System e o sistema IBM® Power.
Prepare dados, crie modelos e avalie os resultados. Melhore continuamente os modelos com um loop de feedback.
Saiba por que 63% das empresas adotaram o DevOps e 33% têm equipes de ciência de dados para criar aplicativos com IA.
Veja insights e dicas práticas dos pioneiros da IA para criar ModelOps no ambiente multinuvem.
Construa, execute e gerencie modelos em uma plataforma unificada de dados e IA.Aprimore continuamente os modelos e utilize-os em seus aplicativos.
Imagens do produto
Suporte a multinuvem
Ciclo de vida da IA automatizado
Monitoramento de KPIs de negócios
Explicabilidade e remoção de vieses
Direção e medição do desvio
Implementação com um clique com CI/CD
Gerenciamento e feedback de modelos
Refinamento avançado de dados
Preparação de dados