Implementando e gerenciando ativos de IA

Use o IBM watsonx.ai Runtime para implementar e gerenciar ativos de IA e colocá-los em ambientes de pré-produção e produção. Gerencie e atualize os ativos implantados. Você também pode automatizar parte do ciclo de vida da IA usando o IBM Orchestration Pipelines.

Implementando ativos de IA e orquestrando pipelines

A implantação de um ativo o torna disponível para testes ou para uso produtivo por meio de um endpoint.

O gráfico a seguir descreve o processo de implementação de seu modelo, automatizando o caminho para a produção e monitorando e gerenciando o ciclo de vida de IA depois de construir seu modelo:

Ciclo de vida de IA.

Implementar recursos

Você pode implantar ativos do seu espaço de implantação usando watsonx.ai Runtime. Para implantar seus ativos, você deve promover esses ativos de um projeto para o espaço de implantação ou importar esses ativos diretamente para o espaço de implantação.

Para obter mais informações, consulte Implementando ativos de IA..

Automatizar pipelines

Você pode automatizar o caminho até a produção criando um pipeline para automatizar partes do ciclo de vida da IA, desde a construção do modelo até a implantação, utilizando o Orchestration Pipelines.

Para obter mais informações, consulte Orquestrando tarefas com Pipelines..

Gerenciando o ciclo de vida da IA com o ModelOps

É possível organizar e gerenciar ativos por meio da fase de desenvolvimento, teste e produção do ciclo de vida de IA.

Para obter mais informações, consulte Gerenciando o ciclo de vida de AI com ModelOps.

Tutoriais e casos de uso

Os recursos a seguir demonstram como planejar o gerenciamento de ativos de aprendizado de máquina e como construir as partes principais de suas soluções

Revise tutoriais de iniciação rápida para saber como construir e implementar modelos de aprendizado de máquina:

Tutoriais de iniciação rápida
Tutorial	Descrição
Construindo e implementando um modelo de aprendizado de máquina	Construir um modelo de aprendizado de máquina usando uma abordagem sem código com uma ferramenta automatizada, AutoAI. Implementar o modelo treinado criando uma implementação em lote. Escore a sua implementação em lote criando uma tarefa em lote
Criar e implantar um modelo de aprendizado de máquina no Jupyter Notebook	Crie um modelo de aprendizado de máquina usando código em um notebook Jupyter para preparar dados, criar seu modelo e implantá-lo.
Construir e implementar um modelo de aprendizado de máquina com SPSS Modeler	Construir um modelo de aprendizado de máquina usando uma abordagem sem código usando um fluxo do SPSS Modeler . Implementar o modelo treinado criando uma implementação on-line e testar o modelo em tempo real.
Construir e implementar um modelo do Decision Optimization	Construa um modelo de aprendizado de máquina usando o Decision Optimization.

Governança de IA

Os tutoriais a seguir usam o cenário para o Golden Bank, que precisa de um modelo para identificar se os clientes se qualificam para hipotecas para reduzir os custos de processamento de aplicativo do banco

Casos de uso de governança de IA.
Caso de uso	Descrição
Construir e implementar um modelo	Treine um modelo, solicite um espaço de implementação e implemente o modelo.
Testar e validar o modelo	Avalie um modelo para qualidade, justiça, desvio e explicabilidade.

Ciência de dados e MLOps

Os tutoriais a seguir usam o cenário para o Golden Bank, que precisa automatizar um pipeline de dados que entrega dados atualizados sobre todos os solicitantes de hipotecas, que os credores podem usar para tomar decisões

Casos de uso de Data Science e MLOps
Caso de uso	Descrição
Orquestrando um pipeline de IA com monitoramento de modelo	Crie um pipeline de ponta a ponta que transforma dados e treina um modelo..
Orquestrando um pipeline de IA com integração de dados	Crie um pipeline de ponta a ponta para preparar seus dados, treinar seu modelo e validar seu modelo.

Implementando e gerenciando ativos de IA

Implementando ativos de IA e orquestrando pipelines

Gerenciando o ciclo de vida da IA com o ModelOps

Tutoriais e casos de uso

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