¿Qué es ModelOps multinube? ¿Por qué ahora?
Para 2023, el 70 % de las cargas de trabajo de IA utilizarán contenedores de aplicaciones o se crearán utilizando un modelo de programación sin servidor que requiere una cultura DevOps.
ModelOps es un enfoque basado en principios cuyo objetivo es hacer operativo un modelo en las aplicaciones.ModelOps sincroniza las cadencias entre la aplicación y las canalizaciones del modelo. Con ModelOps multinube, puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA utilizando datos, modelos y recursos desde el Edge hasta el núcleo y la nube.
ModelOps multinube cubre todo el ciclo de vida para optimizar el uso de modelos y aplicaciones en diferentes nubes. Se dirige a modelos de machine learning , modelos de optimización y otros modelos operativos como parte de la integración y la implementación continuas (CICD). IBM® Cloud Pak for Data utiliza IBM® Watson Studio como la plataforma ideal para desarrollar su práctica ModelOps multinube.
Cómo crear IA responsable a escala
Anunciamos el lanzamiento de watsonx.ai - El nuevo estudio empresarial que aúna el aprendizaje automático tradicional con las nuevas funciones de IA generativa basadas en modelos fundacionales.
Acelere el desarrollo de modelos de IA de extremo a extremo. Reduzca el tiempo necesario para crear valor dando a sus equipos los medios para actuar y desarrollarse.
Aproveche al máximo la IA con un enfoque basado en plataformas.Utilice herramientas estratégicas como la automatización, la previsión y la optimización.
Tómese solo unos minutos para seleccionar los modelos de mayor rendimiento para aplicaciones nativas de la nube. Supervise las estadísticas de uso y controle la utilización de los modelos.
Unifique datos, talento y herramientas. Prediga y optimice sus resultados con herramientas visuales de ciencia de datos y una interfaz de lenguaje natural.
Automatice la preparación de datos, la selección de modelos, la ingeniería de características y la optimización de hiperparámetros para generar clasificaciones de canalización.
Supervise sus modelos de machine learning visualizando los posibles sesgos del modelo y aprendiendo a mitigarlos y a explicar los resultados.
Genere un endpoint de modelo libre de sesgos y visualice la explicabilidad. Detecte incoherencias en los datos que provoquen una desviación del modelo.
Preprocese los datos antes de enviarlos a los modelos, gestione los errores e integre las llamadas a varios modelos.
Implemente e impulse modelos prácticamente en cualquier lugar. Cree su propia nube preparada para IA utilizando x86, IBM® Cloud Pak for Data System e IBM® Power System.
Prepare datos, construya modelos y mida los resultados. Mejore continuamente los modelos con un ciclo de retroalimentación.
Descubra por qué el 63% de las empresas adoptaron DevOps y el 33% de ellas utiliza equipos especializados en ciencia de datos para sus aplicaciones impulsadas por IA.
Obtenga ideas y consejos prácticos de pioneros de la IA sobre cómo implementar ModelOps en un entorno multinube.
Cree, ejecute y gestione modelos desde una plataforma unificada de datos e IA. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.
Imágenes de producto
Soporte multinube
Ciclo de vida de IA automatizado
Supervisión de los KPI de la empresa
Explicabilidad y eliminación del sesgo
Dirección y medición de la desviación
Implementación en un clic con CICD
Gestión de modelos y comentarios
Refinería de datos avanzada
Preparación de datos