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Pruebe Multicloud ModelOps

¿Qué es Multicloud ModelOps? ¿Por qué ahora?

Para 2023, el 70% de las cargas de trabajo de IA utilizará contenedores de aplicaciones o se creará utilizando un modelo de programación sin servidor que necesita una cultura de DevOps.*

ModelOps es un enfoque basado en principios para operacionalizar un modelo en aplicaciones. ModelOps sincroniza cadencias entre la aplicación y las interconexiones de modelos. Con Multicloud ModelOps, puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA utilizando datos, modelos y recursos desde el borde hasta el núcleo y el cloud.

Multicloud ModelOps cubre los ciclos de vida de principio a fin para optimizar el uso de modelos y aplicaciones entre clouds, dirigido a modelos de machine learning, modelos de optimización y otros modelos operativos para facilitar la integración continua y el despliegue continuo (CICD). IBM Cloud Pak™ for Data utiliza IBM Watson® Studio, Watson Machine Learning y Watson OpenScale como la plataforma ideal para crear su práctica de ModelOps multicloud.

Ventajas de Multicloud ModelOps

Automatice la gestión del ciclo de vida de IA

Acelere el desarrollo de modelos de IA de principio a fin. Acelere la generación de valor capacitando y facilitando el reciclaje formativo a sus equipos.

Explore AutoAI (enlace externo a IBM)

Acelere la generación de resultados de IA

Enlace el rendimiento de modelos con los indicadores clave de rendimiento de negocio. Operacionalice los modelos de IA entre clouds. Elija entre clouds para el aprendizaje y la inferencia de IA.

Logre una IA basada en resultados

Supervise la imparcialidad y mitigue la desviación de modelos

Explique cómo se derivan los modelos. Calcule la imparcialidad y ayude a corregir la desviación de la línea base deseada.

Gestione los modelos de IA (00:58)

Prepare la IA para DevOps

En tan solo unos minutos, puede seleccionar los modelos de mayor rendimiento para aplicaciones nativas en cloud. Realice el seguimiento de estadísticas de uso y controle el uso de modelos.

Vea la infografía (PDF, 610 KB)

Optimice la rentabilidad de los modelos de cloud e IA

Aplique la IA multicloud a su negocio. Utilice modelos de consumo flexibles.

Lea el informe de ESG

Simplifique la incorporación

Unifique los datos, el talento y las herramientas. Prevea y optimice resultados con la ciencia de datos visual y una interfaz de lenguaje natural.

Vea el folleto (PDF, 1,8 MB)

Características de Multicloud ModelOps

Genere una tabla de clasificación de interconexiones de modelos

Prepare los datos automáticamente, seleccione modelos, realice ingeniería de características y optimice los hiperparámetros.

Encuentre los modelos con mayor rendimiento

Supervise los modelos de machine learning con Watson OpenScale

Vea posibles sesgos de modelos, aprenda a mitigarlos y cómo explicar los resultados.

Realice una visita guiada de 30 minutos

Examine y elimine sesgos de modelos

Genere un punto final de modelo sin sesgos y muestre la explicabilidad. Detecte la incoherencia de datos que provocan la desviación de modelos.

Empiece ya con Watson OpenScale

Despliegue funciones de despliegue de modelos con aplicaciones

Preprocese datos antes de pasarlos a los modelos, gestione errores e incluya llamadas a varios modelos.

Utilizar las APIs REST

Mezcle y combine clouds para crear y desplegar modelos

Despliegue y envíe por push modelos prácticamente en cualquier lugar. Cree su propio cloud preparado para IA utilizando x86, IBM Cloud Pak for Data y el sistema IBM Power®.

Empiece en pocas horas

Cree, ejecute y gestione modelos en una interfaz unificada

Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos con un bucle de feedback.

Siga una vía de aprendizaje

Novedades de Multicloud ModelOps

Webinar bajo demanda: Sincronice DevOps e IA

Descubra por qué el 63% de las empresas adoptó DevOps y en el 33% de ellas participan equipos de ciencia de datos para aplicaciones basadas en IA.

Webinar: Empiece rápidamente con ModelOps (enlace externo a IBM)

451 Research: IA y ModelOps con automatización inteligente

Obtenga información y consejos prácticos de los pioneros de IA sobre cómo crear ModelOps en el entorno multicloud.

Regístrese para leer el informe de 451

Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma de datos e IA unificada

Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.

Empiece ya con machine learning

Vea lo que puede hacer dentro de IBM Data Science Multicloud ModelOps

Captura de pantalla de la visualización de mantenimiento preventivo

Compare modelos con los índices clave de rendimiento.

Captura de pantalla que muestra datos de nivel de confianza

Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.

Captura de pantalla que muestra los datos de la función de mantenimiento inteligente

Prepare automáticamente datos, diseñe características, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.

Captura de pantalla que muestra la desviación en el Modelo de Riesgo de Crédito Alemán

Detecte y corrija la desviación de modelos en producción.

Compare modelos con los índices clave de rendimiento.

Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.

Prepare automáticamente datos, diseñe características, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.

Detecte y corrija la desviación de modelos en producción.

Tabla de comparación

	ModelOps multicloud	ModelOps tradicional
Soporte multicloud
Ciclo de vida de la IA automatizado
Supervisión de los indicadores clave de rendimiento de negocio
Explicabilidad y eliminación de sesgos
Dirección y medición de desviaciones
Despliegue de un solo clic con CICD
Gestión de modelos y feedback
Refinería de datos avanzada
Preparación de datos

Explore IBM Watson Studio Premium for IBM Cloud Pak for Data

Nota a pie de página

*Fuente: Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, noviembre de 2018 (enlace externo a IBM)

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