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® StudioWatson Machine LearningWatson OpenScale 作为打造多云 ModelOps 实践的理想平台。

 

赛艇上的九名划船手

多云 ModelOps 中的新增内容

大海中航行的货船

按需点播网络研讨会: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。

两位男士正在看着一张便条

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。

一位男士正在打电话

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。

了解 IBM Data Science for multicloud ModelOps 的用途

Comparison Table

对比表
  多云 ModelOps 传统 ModelOps
多云支持   
自动执行 AI 生命周期   
业务 KPI 监控   
可解释性且消除偏差   
漂移方向和测量   
通过 CICD 一键式部署   
模型管理和反馈   
高级数据精炼   
数据准备