Modell-Gateway und Modellanpassung

Das richtige Modell für Ihre Geschäftsanforderungen

Produktbildschirm für die InstructLab-Anpassung

Verbesserung der Leistung des KI-Modells

Mit watsonx.ai können KI-Entwickler und Ingenieure für maschinelles Lernen aus Tausenden von hochmodernen Foundation Models auswählen. Darüber hinaus optimiert es den Modellentwicklungsprozess, indem es Anpassungs- und Optimierungsmethoden für spezifische Anwendungsfälle zusammenführt.

Ortsunabhängiger Zugriff auf alle Modelle

Mit Model Gateway können Entwicklungsteams jedes beliebige Modell auswählen, unabhängig davon, wo es bereitgestellt oder gehostet wird.

Schnelle Iteration

Ändern Sie Modelle mit Unternehmensdaten in wenigen Stunden, nicht Monaten.

Kostenoptimierung

Optimieren Sie die Modellleistung, indem Sie ein kleineres, aufgabenspezifisches Modell einsetzen, anstatt sich auf größere Allzweckmodelle zu verlassen.

Modellleistung

Stellen Sie Modelle effizienter bereit, um Leistung und Laufzeit zu optimieren.

Abbildung der Modell-Gateway-Schnittstelle mit der Option für Benutzer, Modelle von Drittanbietern zu nutzen, um Agenten mithilfe beliebiger OOTB-Vorlagen zu entwickeln und diese schnell als KI-Service bereitzustellen.
Öffentliche Vorschau Model Gateway Durch einen einheitlichen API-Ansatz, der durch eine vollständig OpenAI-kompatible API ermöglicht wird, können Unternehmen nahtlos zwischen den Modellen ihrer Wahl wechseln, unabhängig davon, wo diese gehostet werden Erfahren Sie mehr darüber, wie Ihr Unternehmen von Model Gateway profitieren kann.
Erfahren Sie mehr darüber, wie Ihr Unternehmen von Model Gateway profitieren kann.
Passen Sie Ihre Modelle mit diesen Methoden an Retrieval-Augmented Generation (RAG)

Grundlegende KI-Anwendungen mit strukturierten und unstrukturierten Daten für verbesserte Genauigkeit und Effizienz.

Prompt Tuning

Passen Sie Modelle effizient durch schlanke Methoden an, die die Kernarchitektur beibehalten und gleichzeitig die Prompts für eine verbesserte Genauigkeit verfeinern.

Generierung synthetischer Daten

Ermöglicht es Entwicklern bei Bedarf hochwertige, aufgabenspezifische unstrukturierte Daten zu generieren, um Foundation Model anzupassen.

Parametereffiziente Feinabstimmung

Verbessern Sie die Leistung eines vortrainierten Modells, indem Sie eine kleine Anzahl von Parametern trainieren, die ursprüngliche Struktur beibehalten und Zeit und Ressourcen sparen.

Vollständige Feinabstimmung

Nutzt das Vorwissen des Basismodells als Ausgangspunkt, um das Modell durch das Abstimmen mit einem kleineren, aufgabenspezifischen Datensatz anzupassen.

Prompt Engineering

Hilft generativen KI-Modellen, eine Vielzahl von Anfragen – von einfachen bis hin zu hochtechnischen – besser zu verstehen und zu beantworten.

Wählen Sie Ihr Modell

Nutzen Sie die Leistungsfähigkeit der KI-Anwendungen, indem Sie unsere Bibliothek von Drittanbieter- und IBM Granite-Modellen verwenden, die für KI-Workflows geeignet sind, oder integrieren Sie Ihr eigenes individuelles Foundation Model in die Plattform.

Mehr über Granite erfahren
Basismodelle in watsonx.ai erkunden
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