¿Qué es Multicloud ModelOps? ¿Por qué ahora?

Para 2023, el 70 % de las cargas de trabajo de IA utilizarán contenedores de aplicaciones o se construirán con un modelo de programación sin servidor para el que se necesita una cultura de DevOps*.

ModelOps es un abordaje de principios para operacionalizar un modelo en aplicaciones. ModelOps sincroniza cadencias entre la aplicación y pipelines de modelo. Con Multicloud ModelOps puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA mediante datos, modelos y recursos desde el borde hasta el núcleo y la nube.

Multicloud ModelOps cubre los ciclos de vida de punta a punta para optimizar el uso de modelos y aplicaciones entre nubes, dirigiéndose a modelos de machine learning, modelos de optimización y otros modelos operativos para integrar con integración continua e implementación continua (CICD). IBM Cloud Pak™ for Data utiliza IBM Watson® Studio,  Watson Machine Learning y Watson OpenScale como la plataforma ideal para crear la práctica de Multicloud ModelOps.

 

nueve remeros en un bote

Novedades en los modelos multinube

buque de carga en el océano

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Descubra por qué el 63 % de las empresas adoptaron DevOps y el 33 % de ellas incluyen equipos de ciencia de datos para aplicaciones con base en IA.

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451 Research: IA y ModelOps con automatización inteligente

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Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma unificada de datos e IA

Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.

Vea lo que puede hacer dentro de IBM Data Science Multicloud ModelOps

Comparison Table

Tabla de comparación
  Modelos multinube ModelOps tradicionales
Soporte multinube   
Ciclo de vida de IA automatizado   
Supervisión de KPI de negocios   
Explicabilidad y eliminación de sesgos   
Dirección y medición de desviación   
Implementación mediante un clic con CICD   
Gestión de modelos y comentarios   
Refinería de datos avanzada   
Preparación de datos