End-to-End-Beispiele: KI-Lösungsbeschleuniger

Die KI-Lösungsbeschleuniger, die von IBM bereitgestellt werden, sind eine Reihe von End-to-End-Lösungen, die Sie als Beispiele ausführen oder an gängige Geschäftsprobleme anpassen können.

Übersicht über KI-Lösungsbeschleuniger

Ein KI-Lösungsbeschleuniger soll Ihnen dabei helfen, ein bestimmtes Geschäftsproblem mit einer KI-Lösung zu lösen.

Ein Accelerator besteht aus einem Beispielprojekt, das alles enthält, was Sie für die Erstellung einer KI-Lösung benötigen. Das Beispielprojekt kann Datenbestände, Jupyter-Notizbücher, Skripte, Jobs und Parametersätze enthalten.

Prozessübersicht

Jeder Beschleuniger enthält detaillierte Anweisungen. Diese Schritte geben einen Überblick über den Ablauf von Beispielprojekten:

Um mit einem Beschleuniger zu beginnen:

  1. Bitten Sie Ihr Kundenteam um eine Kopie der ZIP-Datei des Beschleuniger-Beispielprojekts.
  2. Wählen Sie im Navigationsmenü Projekte > Alle Projekte und klicken Sie auf Neues Projekt.
  3. Wählen Sie, um ein Projekt auf der Grundlage einer hochgeladenen Datei zu erstellen, und wählen Sie die ZIP-Datei aus.
  4. Führen Sie die Schritte zur Erstellung des Projekts aus.
  5. Folgen Sie den Anweisungen, um die Notebooks zu starten und andere Aufgaben zu erledigen.

Direktaufrufe

Die Fragen und Antworten mit RAG Accelerator führen Sie durch die Einrichtung der abrufgestützten Generierung (RAG), um eine sachlich korrekte Ausgabe zu generieren, die auf Informationen aus bereitgestellten Dokumenten basiert.

Das Erstellen von ML-Modellen in watsonx.ai und die Batchbewertung mit Spark in watsonx.data führt Sie durch den End-to-End-Workflow des Trainierens und Speicherns von ML-Modellen in watsonx.ai und der Batchbewertung dieser Modelle mit Spark im großen Maßstab in watsonx.data.