Was ist Multicloud-ModelOps? Warum jetzt?
Bis 2023 werden 70 % der KI-Workloads Anwendungscontainer verwenden oder mit einem serverlosen Programmiermodell erstellt werden, das eine DevOps-Kultur erfordert.
ModelOps ist ein grundlegender Ansatz zur Operationalisierung eines Modells in Apps. ModelOps synchronisiert die Kadenzen zwischen den Anwendungs- und Modellpipelines. Mit Multicloud ModelOps können Sie Ihre Data Science- und KI-Investitionen optimieren, indem Sie Daten, Modelle und Ressourcen von Edge über Core bis zur Cloud nutzen.
Multicloud ModelOps deckt die End-to-End-Lebenszyklen für die Optimierung der Nutzung von Modellen und Anwendungen in verschiedenen Clouds ab und konzentriert sich dabei auf Machine-Learning-Modelle, Optimierungsmodelle und andere operative Modelle, die mit Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD) integriert werden sollen. IBM Cloud Pak® for Data nutzt IBM Watson® Studio als ideale Plattform für den Aufbau Ihrer Multicloud ModelOps-Praxis.
Wie man verantwortungsvolle KI im großen Maßstab aufbaut
Ankündigung des Starts von watsonx.ai - Das völlig neue Enterprise Studio verbindet traditionelles maschinelles Lernen mit neuen, auf Basismodellen basierenden generativen KI-Funktionen
Beschleunigen der End-to-End-Entwicklung von KI-Modellen. Verkürzen der Time-to-Value durch Befähigung und Umschulung Ihrer Teams.
Nutzen Sie die Vorteile der KI mit einem Plattformansatz. Nutzen Sie strategische Faktoren wie Automatisierung, Vorhersage und Optimierung.
Nehmen Sie sich nur wenige Minuten Zeit, um die leistungsstärksten Modelle für cloudnative Apps auszuwählen. Verfolgen Sie Nutzungsstatistiken und regeln Sie die Modellnutzung.
Vereinheitlichen Sie Daten, Talente und Tools. Prognostizieren und optimieren Sie Ergebnisse mit visueller Data Science und einer Benutzeroberfläche in natürlicher Sprache.
Bereiten Sie automatisch Daten auf, wählen Sie Modelle aus, führen Sie Merkmals-Engineering durch und optimieren Sie Hyperparameter, um eine Pipeline-Bestenliste zu erstellen.
Überwachen Sie Modelle für maschinelles Lernen, indem Sie sich mögliche Modellverzerrungen ansehen und lernen, wie Sie diese abmildern und die Ergebnisse erklären können.
Erzeugen Sie einen nicht verzerrten Modell-Endpunkt und zeigen Sie die Erklärbarkeit. Erkennen Sie Dateninkonsistenzen, die zu Modelldrift führen.
Verarbeiten Sie Daten vor, bevor Sie sie an Modelle weitergeben, führen Sie eine Fehlerbehandlung durch und schließen Sie Aufrufe an mehrere Modelle ein.
Stellen Sie Modelle praktisch überall bereit und veröffentlichen Sie sie. Erstellen Sie Ihre eigene KI-fähige Cloud mit x86, IBM Cloud Pak® for Data System und IBM Power® System.
Bereiten Sie Daten vor, erstellen Sie Modelle und messen Sie die Ergebnisse. Verbessern Sie die Modelle kontinuierlich mit einer Feedbackschleife.
Erfahren Sie, warum 63 % der Unternehmen DevOps eingeführt haben und 33 % von ihnen Data Science-Teams für KI-gestützte Apps einsetzen.
Erhalten Sie Einblicke und pragmatische Tipps von KI-Pionieren, wie Sie ModelOps in der Multicloud-Umgebung aufbauen können.
Erstellen, betreiben und verwalten Sie Modelle auf einer vereinheitlichten Daten- und KI-Plattform. Verbessern Sie die Modelle kontinuierlich und verwenden Sie sie für Ihre Apps.
Produktbilder
Multicloud-Support
Automatisierter KI-Lebenszyklus
Überwachung der Geschäfts-KPIs
Erklärbarkeit und Bereinigung von Verzerrungen
Richtung und Messung der Drift
One-Click-Bereitstellung mit CICD
Modellverwaltung und Feedback
Erweiterte Datenverfeinerung
Datenaufbereitung