Data Science for Multicloud ModelOps - Data Science for Multicloud ModelOps - 中国

试用多云 ModelOps

什么是多云 ModelOps？为何是现在？

到 2023 年，70% 的 AI 工作负载将使用应用容器，或者使用需要 DevOps 文化的无服务器编程模型来构建。*

ModelOps 是在应用中操作模型的原则性方法。 ModelOps 可同步应用和模型管道之间的节奏。借助多云 ModelOps，您可以使用从边缘到核心再到云的数据、模型和资源来优化数据科学和 AI 投资。

多云 ModelOps 涵盖了端到端生命周期，用于优化模型和应用的跨云使用，以机器学习模型、优化模型和其他运营模型为目标，进而与持续集成和持续部署 (CICD) 相集成。IBM Cloud Pak™ for Data 使用 IBM® Watson Studio、Watson Machine Learning 和 Watson OpenScale 作为打造多云 ModelOps 实践的理想平台。

多云 ModelOps 的优势

自动管理 AI 生命周期

加速端到端 AI 模型开发。通过团队赋能和再培训加速实现价值。

探索 AutoAI（链接位于 IBM 外部）

加快取得 AI 成果

将模型性能与业务 KPI 相挂钩。在云中实施 AI 模型。为 AI 学习和推断选择云。

让 AI 以结果为导向

监控公平性并缓解模型漂移

说明模型的派生方式。衡量公平性，帮助根据期望基线纠正漂移。

管理 AI 模型 (00:58)

让 AI 为 DevOps 做好准备

只需几分钟即可为云原生应用选择性能最佳的模型。跟踪使用统计信息并监管模型使用情况。

查看信息图 (PDF, 610 KB)

优化云和 AI 模型经济效益

让多云 AI 为企业发挥效用。使用灵活的消费模型。

阅读 ESG 报告

简化流程

统一数据、人才和工具。利用可视数据科学和自然语言界面预测并优化成果。

查看说明书 (PDF, 1.8 MB)

多云 ModelOps 的特性

生成模型管道排行榜

自动准备数据，选择模型，执行特征工程并优化超参数。

立即查找性能最佳的模型

使用 Watson OpenScale 监控机器学习模型

查看可能的模型偏差，了解如何减少偏差以及如何解释结果。

观看 30 分钟的展示

检查模型并消除偏差

生成无偏模型端点并展示可解释性。检测导致模型漂移的数据不一致情况。

亲自实践 Watson OpenScale

通过应用部署模型部署功能

在将数据传递到模型之前预先进行处理，执行错误处理，并包括对多个模型的调用。

了解如何部署功能

混搭不同云以构建和部署模型

几乎随处部署和推送模型。使用 x86、IBM Cloud Pak for Data 系统和 IBM Power 系统构建自己的 AI 就绪云。

几小时即可启动

在统一接口上构建、运行和管理模型

准备数据、构建模型和衡量结果。利用反馈环路不断改进模型。

立即开始学习

多云 ModelOps 中的新增内容

按需网络研讨会：同步 DevOps 和 AI

了解为何 63% 的企业采用 DevOps，并且其中有 33% 涉及面向 AI 支持应用的数据科学团队。

网络研讨会：了解 ModelOps 的最新资讯（链接位于 IBM 外部）

451 Research：实现智能自动化的 AI 和 ModelOps

从 AI 开拓者处获取洞察和实用技巧，了解如何在多云环境中构建 ModelOps。

注册阅读 451 报告

在统一的数据和 AI 平台上构建、运行和管理模型

准备数据、构建模型和衡量结果。不断改进模型并将其用于您的应用。

机器学习入门

了解 IBM Data Science for multicloud ModelOps 的用途

根据 KPI 比较模型。

查看 AI 结果背后的解释。

自动准备数据，设计特征，优化参数，并生成模型排行榜。

检测并纠正生产中的模型漂移。