Pruebe ModelOps multicloud en IBM® Cloud Pak for Data
Información general
¿Qué es ModelOps multicloud? ¿Por qué ahora?
Para 2023, un 70 % de las cargas de trabajo de IA usarán contenedores de aplicaciones o se crearán mediante un modelo de programación sin servidor que exige una cultura de DevOps.*
ModelOps es un método basado en principios para operacionalizar un modelo en las aplicaciones. ModelOps sincroniza cadencias entre las canalizaciones de modelos y aplicaciones. Con ModelOps multicloud puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA con datos, modelos y recursos desde la periferia hasta el núcleo y el cloud.
ModelOps multicloud cubre íntegramente los ciclos de vida de para optimizar el uso de modelos y aplicaciones en varios clouds, centrándose en los modelos de machine learning, los modelos de optimización y otros modelos operativos para la integración con CICD (integración e implementación continuas). IBM® Cloud Pak for Data usa IBM® Watson Studio como plataforma ideal para construir su práctica de ModelOps multicloud.
Beneficios de ModelOps
Características de ModelOps
¿Qué puede hacer con ModelOps?
Genere una tabla de clasificaciones de ejecución secuencial de modelos
Prepare automáticamente los datos, seleccione los modelos, realice el diseño de funcionalidades y optimice los hiperparámetros para generar una tabla de clasificaciones de ejecución secuencial.
Supervise los modelos de machine learning
Supervise los modelos de machine learning mediante la visualización del sesgo de los modelos y el aprendizaje de cómo mitigarlo y explicar los resultados.
Examine y elimine el sesgo de los modelos
Genere un endpoint de modelo sin sesgo y muestre capacidad de explicación. Detecte incoherencias en los datos que producen una desviación del modelo.
Implemente funciones del modelo con aplicaciones
Preprocese los datos antes de pasarlos a los modelos, realice la gestión de errores e incluya llamadas a varios modelos.
Cree e implemente modelos en varios clouds
Implemente y envíe modelos prácticamente a cualquier lugar. Cree su propio cloud preparado para la IA con un sistema x86, IBM® Cloud Pak for Data System e IBM® Power.
Cree, ejecute y gestione modelos en una interfaz unificada
Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos con un bucle de retroalimentación.
Novedades de ModelOps multicloud
Semo: Sincronice DevOps e IA
Lea por qué el 63 % de las empresas adoptaron DevOps y el 33 % incluyó equipos de ciencia de datos para las aplicaciones con IA.
451 Research: IA y ModelOps con automatización
Obtenga información y sugerencias prácticas de pioneros de la IA sobre cómo desarrollar ModelOps en el entorno multicloud.
Ruta de aprendizaje de desarrolladores: machine learning
Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma unificada de datos e IA. Mejore continuamente los modelos y úselos para sus aplicaciones.
Imágenes del producto
Comparación de KPI
Comparación de KPI
Compare modelos según los indicadores clave de rendimiento (KPI).
Explicaciones
Explicaciones
Vea las explicaciones de los resultados de la IA.
Tabla de clasificación de canalizaciones
Tabla de clasificación de canalizaciones
Prepare automáticamente datos, diseñe funciones, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.
Desviación del modelo
Desviación del modelo
Detecte y corrija la desviación del modelo en producción.
ModelOps multicloud frente a tradicional
| ModelOps multicloud | ModelOps tradicional | |
|---|---|---|
| Compatibilidad con multicloud | ||
| Ciclo de vida de IA automatizado | ||
| Supervisión de KPI empresariales | ||
| Explicabilidad y eliminación de sesgo | ||
| Dirección y medición de desviación | ||
| Implemente en solo un clic con CICD | ||
| Gestión de modelos y retroalimentación | ||
| Refinería de datos avanzada | ||
| Preparación de datos |
Empecemos
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