AI 자산 배치 및 관리
IBM Watson Machine Learning를 사용하여 AI 자산을 배포 및 관리하고 사전 제작 및 운영 환경에 적용하세요. 배포된 자산을 관리하고 업데이트합니다. IBM ( Orchestration Pipelines )를 사용하여 AI 라이프사이클의 일부를 자동화할 수도 있습니다.
AI 자산 배치 및 파이프라인 조정
에셋을 배포하면 엔드포인트를 통해 테스트 또는 생산적인 용도로 사용할 수 있습니다.
다음 그래픽은 모델을 배치하고, 프로덕션 경로를 자동화하고, 모델을 빌드한 후 AI 라이프사이클을 모니터링하고 관리하는 프로세스를 설명합니다.
애셋 배포
Watson Machine Learning을 사용하여 배포 공간에서 에셋을 배포할 수 있습니다. 에셋을 배포하려면 프로젝트에서 배포 공간으로 에셋을 승격하거나 배포 공간으로 직접 에셋을 가져와야 합니다.
자세한 정보는 AI 자산 배치를 참조하십시오.
파이프라인 자동화
Orchestration Pipelines 를 사용하여 모델 구축부터 배포까지 AI 라이프사이클의 일부를 자동화하는 파이프라인을 구축함으로써 프로덕션으로의 경로를 자동화할 수 있습니다.
자세한 정보는 파이프라인으로 태스크 조정을 참조하십시오.
ModelOps 를 사용하여 AI 라이프사이클 관리
AI 라이프사이클의 개발, 테스트 및 프로덕션 단계를 통해 자산을 구성하고 관리할 수 있습니다.
자세한 정보는 ModelOps를 사용하여 AI 라이프사이클 관리를 참조하십시오.
학습서 및 유스 케이스
다음 자원은 기계 학습 자산 관리를 계획하는 방법과 솔루션의 주요 부분을 빌드하는 방법을 보여줍니다.