Sincronize DevOps e ModelOps. Crie e escale modelos de IA com seus aplicativos nativos de nuvem em praticamente qualquer nuvem.
O que é ModelOps multinuvem? Por que usar essa abordagem agora?
Até 2023, 70% das cargas de trabalho em IA utilizarão contêineres de aplicações ou serão criadas usando um modelo de programação sem servidor, o que exige uma cultura de DevOps.
O ModelOps é uma abordagem baseada em princípios para operacionalizar um modelo em aplicações. 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 no edge, no núcleo e na nuvem.
O ModelOps 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 incorporação com integração contínua e implementação contínua (CICD). O IBM Cloud Pak for Data usa o IBM Watson Studio como o portfólio ideal de produtos de IA para criar sua prática de ModelOps multinuvem.
Anunciamos o lançamento do watsonx.ai, o mais novo estúdio de IA de nível empresarial que combina o aprendizado de máquina tradicional com os novos recursos de IA generativa desenvolvidos com modelos de base.
Acelere todas as etapas do desenvolvimento de modelos de IA. Agilize o time to value por meio da capacitação e requalificação de suas equipes.
Aproveite a IA com uma abordagem de plataforma. Aproveite recursos estratégicos, como automação, predição e otimização.
Selecione os modelos com melhor desempenho para aplicações nativas da 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 de forma automática para criar uma tabela de classificação de pipelines.
Monitore modelos de aprendizado de máquina, observando possíveis vieses nos modelos e aprendendo como mitigá-los e explicar os resultados.
Gere um endpoint de modelo sem viés e mostre explicabilidade. Detecte incoerências de dados que resultam em desvios do modelo.
Pré-processe os dados antes de passá-los para os modelos, execute o processamento dos erros e inclua chamadas para vários modelos.
Implemente e envie modelos praticamente em qualquer lugar. Crie sua nuvem pronta para 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 aplicações impulsionadas por IA.
Veja insights e dicas práticas dos pioneiros da IA sobre como criar ModelOps no ambiente multinuvem.
Construa, execute e gerencie modelos em uma plataforma unificada de dados e IA. Aprimore os modelos de forma contínua e utilize-os em suas aplicações.
Imagens do produto
Compare os modelos com base nos principais indicadores de desempenho.
Veja o que está por trás dos resultados da IA.
Prepare dados, faça a engenharia de variáveis, otimize parâmetros e gere uma tabela de classificação de modelos automaticamente.
Detecte e corrija o desvio do modelo na produção.
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
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