同步 DevOps 和 ModelOps。借助云原生应用程序在几乎任何云中构建和扩展 AI 模型。
什么是多云 ModelOps？ 为什么是现在？
到 2023 年，70% 的 AI 工作负载将使用应用程序容器或使用无服务器编程模型构建，从而使得开发运维文化成为必要。
ModelOps 是一种在应用程序中有效运行模型的原则性方法。ModelOps 可同步应用程序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 涵盖端到端生命周期，面向优化跨云模型和应用程序的使用，针对机器学习模型、优化模型和其他运营模型，以与持续集成和持续部署 (CICD) 集成。IBM Cloud Pak® for Data 使用 IBM Watson® Studio 作为构建多云 ModelOps 实践的理想平台。
如何大规模构建负责任的人工智能
加快端到端 AI 模型开发。通过为团队赋能和重新培训，缩短实现价值的时间。
借助平台方法，充分利用 AI。利用自动化、预测和优化等战略性推动因素。
只需几分钟即可为云原生应用程序选择性能最佳的模型。跟踪使用情况统计数据并管理模型使用情况。
统一数据、人才和工具。借助可视化数据科学和自然语言界面，预测和优化结果。
自动准备数据、选择模型、执行功能工程并优化超参数以生成管道排行榜。
通过查看可能的模型偏差并了解如何缓解偏差和解释结果，监控机器学习模型。
生成去偏差模型端点并显示可解释性。检测导致模型漂移的数据不一致问题。
在将数据传递给模型之前对其进行预处理，执行错误处理并包括对多个模型的调用。
几乎可以随时随地部署和推送模型。使用 x86、IBM Cloud Pak® for Data System 和 IBM Power® System 构建自己的 AI 就绪云。
准备数据、构建模型和衡量成果。借助持续反馈，不断改进模型。