watsonx.ai 

新一代企业级 AI 开发平台,支持机器学习和生成式 AI。助力企业一站式训练、验证、调优、和部署AI模型。

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IBM面向 AI 构建者的下一代企业级 AI 开发平台

IBM® watsonx.ai™ AI 开发平台属于 IBM watsonx™ AI 和数据平台,可将基础模型支持的全新生成式 AI 功能和传统机器学习 (ML) 整合至一个贯穿 AI 生命周期的强大开发平台。利用企业数据调整和指导模型,并通过易于使用的工具来构建和完善高性能提示,从而满足您的需求。利用 watsonx.ai,仅需使用一小部分数据,您就能在很短的时间内构建 AI 应用程序。watsonx.ai 可提供:

  • 多模型多样性和灵活性:从 IBM 开发的模型、开源模型和第三方模型中进行选择,或构建自己的模型。
  • 差异化的客户保护:IBM 支持 IBM 开发的模型,并针对第三方知识产权索赔向客户提供赔偿。
  • 端到端 AI 治理:企业可以通过整个公司的可信数据来扩展和加速 AI 的影响,无论数据位于何处。
  • 混合式多云部署:IBM 提供将企业 AI 工作负载集成并部署到所选混合云堆栈中的灵活性。
面向企业的生成式 AI 和 ML
咨询热线:400-810-1818 转 6216 (工作日: 9:00 - 17:00) 培训系列

深入了解《学习使用 GenAI 进行构建》系列

获取电子书:如何选择合适的基础模型
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使用开源框架和工具,在安全、可信的开发平台中实现基于代码的、自动化的和可视化的数据科学功能。

根据业务来调整基础模型

利用通过最少数据打造成的基础模型和生成式 AI、高级提示调整功能、完整的 SDK 和 API 库。

管理完整的 AI 生命周期

使用集中在一处的所有工具和运行时来加速整个 AI 模型生命周期,以训练、验证、调整和部署跨越各个云环境和本地环境的 AI 模型。

结合成熟 ML 开发平台的生成式 AI 功能,由基础模型提供技术支持
基础模型 客户可以访问 IBM 选择的 Hugging Face 的开源模型和其他第三方模型,包括用于代码生成的 Llama-2-chat 和 StarCoder LLM,以及经过 IBM 训练的不同规模和架构的基础模型。这些基础模型包括用于非生成式 AI 任务的 Slate 系列,以及使用解码器体系结构支持各种企业 NLP 生成式 AI 任务的 Granite 系列。 查看 watsonx.ai 中的基础模型 深入了解如何选择合适的基础模型

Prompt Lab AI 构建者可以在其中使用基础模型,并使用提示工程构建提示。用户可以在 Prompt Lab 中尝试使用零次、一次或少量提示,以支持一系列自然语言处理 (NLP) 类型任务,包括解答问题、生成内容和摘要、文本分类和提取。

Tuning Studio Tuning Studio 中的提示微调基础模型有助于利用标签数据调整基础模型,从而改善性能和准确性。提示微调是一种高效、低成本的方法,能够让基础模型适应新的下游任务,而无需重新训练模型并更新其权重。模型调优完成后即可开始在 Prompt Lab 中使用。后续版本将包含用于模型微调的功能,作为 Tuning Studio 的一部分。1

数据科学和 MLOps 数据科学家支持自动构建 ML 模型所需的工具、管道和运行时,全部由基础模型提供支持。通过连接到各种 API、SDK 和资料库,自动执行从开发到部署的整个 AI 模型生命周期流程。

在 Prompt Lab 中进行提示工程实验

在 Prompt Lab 中利用基础模型迅速创建更好的 AI 功能。针对各种用例和任务尝试不同的提示。只需几行指令,即可起草作业描述、对客户投诉进行分类、总结复杂的监管文件、提取关键业务信息等。使用最新的开放式源代码和 IBM 训练有素的基础模型,快速调整模型以满足具体业务需要。

无需代码即可生成内容 无论是撰写营销类电子邮件,还是创建客户特征,watsonx.ai 都是您全新的创意合作伙伴。只需指定您想要的内容,设置参数并让 AI 完成工作。

无需训练即可进行分类 不使用示例,watsonx.ai 也可以读取输入内容并分类。例如,它可以评估和分类客户投诉或审查客户反馈情绪。

高质量摘要,节省时间 像一名熟练的助理一样,watsonx.ai可以帮助您将密集的文本转换为个性化的高管概述,从财务报告、会议记录等中捕捉关键点。

无需预训练即可提取信息 让 watsonx.ai 整理复杂的细节,帮助您从长文档中快速提取所需信息。识别具名实体、解析条款和条件等。

增强常见问题解答应用 利用检索增强生成 (RAG) 来生成基于广泛的内外部知识库的准确输出。

更快地将传统 AI 投入生产

以直观方式或使用代码构建模型,部署和监控完整的生命周期,并提供可解释性和公平性。利用 MLOps 简化任何工具的模型生成,并提供自动模型重新训练。

创建自动化管道 供数据科学家构建、训练和部署 ML 模型的单一协作平台,支持广泛的数据源,使团队能够简化其工作流程。借助自动化 ML 和模型监控等高级功能,用户可以在整个开发和部署生命周期中管理其模型。

优化决策模型 Decision Optimization 简化了优化模型的选择和部署,并支持创建共享成果和加强协作的仪表板。
直观地开发预测模型 可以借助易于使用的工作流程,在统一的数据和 AI 平台上将可视化数据科学与开源资料库和基于笔记本的界面相结合。

加速完成整个 AI 生命周期 初学者可以利用 AutoAI 快速入门,专家级数据科学家则可以加快 AI 开发的实验。AutoAI 会自动执行数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。

生成合成表格数据 利用现有数据或定制数据模式,生成合成表格数据集。可以连接到现有数据库、上传数据文件、对列数据进行匿名处理、根据需要生成尽可能多的数据,以解决数据缺口或训练经典 AI 模型。

利用 watsonx.ai 启动 AI 用例

自带模型或使用 IBM 精心策划的基础模型套件。通过 IBM 和 Hugging Face 的合作关系尝试开源模型,以满足您的业务需求。

收集、创建和分享知识 从广泛的内外部知识库中构建涵盖公司专有数据的常见问题解答资源,以共享组织洞察分析。在生成式 AI 的帮助下,您可以分析多个文档和数据输入;根据实时信息反馈提供有效响应,并提高文档质量。

提取洞察并挖掘趋势 分析大量数据,从文档或报告、客户交互、安全或 IT 事件中识别和提取洞察信息或事实。利用生成式 AI 发现数据中出现的模式、趋势或异常。传统的 AI 和 ML 算法可以从提取的主题中,针对用户需要和业务需求进行预测,例如计算信用风险、未来销售情况、需求预测和库存管理。
生成合成表格数据 生成合成表格数据,以便在测试阶段保护敏感信息。解决数据缺口,并利用通过计算机模拟或算法人工创建的数据,降低暴露个人数据的风险。使用合成数据进一步构建和测试 AI 和 ML 模型,以克服数据差异,进而通过新的 AI 解决方案加快上市速度。

生成内容、技术和代码 新的技术、内容和代码可以通过生成式 AI 的力量来创建,以支持开发人员和业务用户在一系列业务领域的工作效率。生成的内容可包括课程规划和课程开发、营销和销售活动灵感、电子邮件、博客、社交媒体帖子、产品演示、合成数据图像、技术文档、用户角色开发、自动化报告、脚本等。

与我们合作,提供嵌入 watsonx.ai 的增强型商业解决方案,更好地满足客户的需求。
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脚注

1IBM 可自行决定更改或撤销有关公司计划、方向和意图的声明,恕不另行通知。请参阅定价,了解详细信息。除非软件定价中另有规定,否则所有特性、功能和潜在更新仅限 SaaS。IBM 不保证 SaaS 和软件具备相同的特性和功能。