Comparaison du travail avec les outils et le code
Vous pouvez choisir de travailler avec des outils dans watsonx, avec des API REST dans votre environnement de développement, ou avec une combinaison d'outils et de code Python.
Comparaison des fonctionnalités des outils et du code
Les tâches que vous pouvez accomplir avec les outils de l'interface utilisateur et avec le code de l'API REST sont en grande partie les mêmes. Vous pouvez également effectuer certaines tâches avec du code Python.
Tâches du projet
Le tableau suivant répertorie les tâches de gestion des projets ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour accomplir ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Créer des projets | Assistant de création de projet | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les collaborateurs | Page de contrôle d'accès | données et IA - API du tronc commun |
| Obtenir l'identifiant du projet | Page générale | données et IA - API du tronc commun |
| Services associés | Page Services et intégrations | Aucun |
| Exporter des actifs | Assistant d'exportation d'actifs | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les actifs | Page Actifs | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les environnements d'exécution | Page environnements | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les travaux | Page Emploi | données et IA - API du tronc commun |
Préparer les tâches liées aux données
Le tableau suivant répertorie les tâches de préparation des données ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Se connecter aux sources de données | Ajouter une connexion | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des données connectées | Importer des actifs | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des fichiers de données | Importer des actifs | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des documents à un index vectoriel | Index vectoriel | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Extraction de texte à partir de documents | Aucun | ✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Créer des embeddings de documents et les vectoriser | Index vectoriel AutoAI pour RAG |
✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Affiner les données structurées | Data Refinery | Aucun |
| Générer des données synthétiques structurées | Synthetic Data Generator | ✓ API REST de l' watsonx.ai |
| Générer des données synthétiques non structurées | Synthetic Data Generator | ✓ API REST de l' watsonx.ai |
| Visualiser les données | Visualisations | Aucun |
Construire des tâches de solutions d'IA génératives
Le tableau suivant répertorie les tâches nécessaires à l'élaboration des solutions gen AI, ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches. Pour une liste détaillée des tâches que vous pouvez coder avec l'API REST watsonx.ai, la bibliothèque watsonx Python ou le SDK watsonx.ai Node.js, voir Coder des solutions d'IA générative.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Expérimenter les messages-guides | Prompt Lab | ✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK ✓ IBM Extension in LangChain |
| Accorder un modèle de base | Tuning Studio | ✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Mise en œuvre d'un modèle RAG | Prompt Lab AutoAI pour RAG Indice vectoriel |
✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Configurer les agents pour appeler les outils dans les invites | Agent Lab | ✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ IBM Extension in LangChain ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Prévision des valeurs de séries chronologiques futures | Aucun | ✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Accéder aux modèles par le biais de la passerelle des modèles | Aucun | ✓ API REST de l' watsonx.ai |
Construire des tâches de solutions d'apprentissage automatique
Le tableau suivant répertorie les tâches nécessaires à l'élaboration des solutions gen AI, ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Générer automatiquement des pipelines de modèles prédictifs candidats | AutoAI | ✓ SDK d' watsonx.aiPython |
| Construire un flux pour préparer les données et construire un modèle | SPSS Modeler | ✓ Scripting avec Python, Jython (un mélange de Python et de Java), et R |
| Résoudre des problèmes d'optimisation | Decision Optimization expérience IU | ✓ Python DOcplex✓ OPL |
| Écrire sur Python ou dans des carnets de notes R | Éditeur de carnets de notes | ✓ SDK watsonx.ai Python ✓ R |
| Développer des scripts R | RStudio IDE | ✓ R |
Régir les tâches de l'IA
Le tableau suivant énumère les tâches de gouvernance ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour accomplir ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Créer un cas d'utilisation de l'IA | Cas d'utilisation de l'IA | ✓ AI Factsheets API ✓ AI Factsheets bibliothèque Python |
| Évaluer une invite | Prompt Lab | ✓ Watson OpenScale REST API ✓ Watson OpenScale Python Library |
| Comparer et évaluer plusieurs messages-guides | Studio d'évaluation | ✓ Watson OpenScale REST API ✓ Watson OpenScale Python Library |
| Auditer un modèle ou une invite|Console de gouvernance |✓ OpenPages REST API v2 | Évaluer les risques|Console de gouvernance|Aucun |Accompagner un modèle ou une invite|Console de gouvernance|Accompagner un modèle ou une invite|Console de gouvernance|Aucune
Tâches de déploiement de la solution
Le tableau suivant répertorie les tâches de déploiement ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Déployer un service d'IA | Prompt Lab | ✓ API REST de l' watsonx.ai |
| Déployer un modèle d'invite | Prompt Lab | ✓ API REST de l' watsonx.ai |
| Déployer un modèle de base adapté | Assistant de déploiement | ✓ API REST watsonx.ai ✓ Bibliothèque Python watsonx.ai |
| Déployer un modèle de fondation personnalisé | Assistant de déploiement | ✓ API REST watsonx.ai ✓ Bibliothèque Python watsonx.ai |
|Déployer un modèle ML|Assistant de déploiement |✓ watsonx.ai API REST✓ watsonx.ai Bibliothèque Python | |Déployer une fonction
Python |Assistant de déploiement |✓ watsonx.ai API REST✓ watsonx.ai Bibliothèque Python | |Déployer un modèle Decision Optimization
| Interface utilisateur d'expérience Decision Optimization |✓ watsonx.ai API REST✓ watsonx.ai Bibliothèque Python | |Déployer un script|Assistant de déploiement| ✓ watsonx.ai API
REST✓ watsonx.ai Bibliothèque Python | |Orchestrer des tâches | Orchestration Pipelines |Aucun |