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 Modelos de governança de IA no watsonx.governance
Disponível agora: um toolkit para gerenciar modelos de IA generativa (gen AI) e de aprendizado de máquina (ML) em uma plataforma integrada
Comece sua avaliação sem custo Agende uma demonstração em tempo real
Captura de tela do dashboard de governança de modelo
Governança de modelos de IA: o poder da escolha

A IA generativa tem o potencial de aumentar a produtividade e liberar trilhões em valores econômicos. No entanto, esses modelos trazem novas complexidades e riscos. Independentemente de você estar usando modelos de IA generativa ou modelos tradicionais de ML, todo modelo precisa de governança. 

O IBM watsonx.governance, um toolkit para governança de IA, oferece aos usuários opções e flexibilidade de modelo. Este toolkit pode ser usado para governar modelos de IA generativa desenvolvidos no IBM watsonx.ai, bem como modelos desenvolvidos em plataformas de terceiros, incluindo Amazon Bedrock, Microsoft Azure e Open AI. Com o watsonx.governance, você também pode governar modelos de ML criados em ferramentas de terceiros. Os clientes podem escolher entre a implementação na nuvem ou no local para cada tipo de modelo.
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Explore os riscos do trabalho com modelos de IA
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Benefícios
Use uma única plataforma de governança

Acesse uma plataforma integrada que disponibiliza um conjunto de ferramentas empresariais, multi-modelo, para automatizar a governança de modelos de IA e ML.
Redução do time to value

Automatize ferramentas e processos durante o ciclo de vida da IA para reduzir os erros manuais e acelerar o desenvolvimento de IA de forma segura e responsável.
Impulsione uma IA responsável e ética

Entregue processos de modelo transparentes para melhorar a precisão, a equidade e a explicabilidade, e para oferecer documentação clara sobre a saúde e as funções do modelo.
Veja como funciona

Para governar a IA generativa de uma empresa com eficácia, é essencial monitorar e mitigar os riscos recém-amplificados originados de modelos, usuários, conjuntos de dados e regulamentações. O watsonx.governance oferece três recursos-chave para alcançar isso.

 Leia a ficha técnica de IA generativa
Rastreamento e transparência O watsonx.governance usa fichas informativas para registrar e monitorar automaticamente os fatos do modelo. Na IBM, chamamos isso de "rótulos nutricionais" de modelos, pois eles contêm um repositório com todas as informações relevantes do modelo. Esses documentos facilitam uma visão abrangente do desempenho e do gerenciamento de riscos durante o ciclo de vida do modelo, servindo como um registro das atividades de desenvolvimento e métricas de desempenho. Os usuários podem baixar as fichas informativas ou enviá-las como anexos para stakeholders ou para auxiliar auditorias.
Avaliação e documentação do modelo As métricas de avaliação estão disponíveis para uma variedade de casos de uso, incluindo resumos e classificação de textos, tradução de idiomas, geração de conteúdo, geração de recuperação aumentada (RAG) e perguntas e respostas. O desempenho imediato pode ser verificado durante todo o ciclo de vida da IA para ajudar a garantir um desempenho preciso e evitar a geração de conteúdo potencialmente prejudicial ou indevido. As fichas informativas são usadas para documentar essas métricas de avaliação.
Monitoramento do modelo As métricas de desempenho são monitoradas para evitar problemas que estão relacionados a desvios, qualidade e segurança. Limites predefinidos monitoram tanto os inputs quanto os outputs do modelo de IA generativa e emitem alertas quando são detectados linguagem tóxica, discurso de ódio, linguagem abusiva ou termos obscenos nos inputs e outputs do modelo. O watsonx.governance monitora o tamanho dos dados, a latência e as alterações na taxa de transferência.
Quer controlar modelos de ML desenvolvidos em ferramentas de terceiros com o watsonx.governance?

Recursos

Mantenha-se no comando: a urgência da governança da IA com um palestrante convidado da IDC.
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Como levar a ética em IA para além da conformidade
O que é IA generativa?
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Dê o próximo passo

Comece a dimensionar a IA de forma responsável para modelos de IA generativa e ML.

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Notas de rodapé

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