Pruebe ModelOps multicloud en IBM Cloud Pak® for Data
Visión general
¿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 completos para optimizar el uso de modelos y aplicaciones en los distintos 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 como plataforma ideal para crear su práctica de ModelOps multicloud.
Ventajas de ModelOps
Características de ModelOps
¿Qué se puede hacer con ModelOps?
Genere una tabla de clasificación de interconexiones de modelos
Prepare los datos automáticamente, seleccione modelos, realice ingeniería de características y optimice los hiperparámetros para generar una tabla de clasificación de interconexiones.
Supervise modelos de machine learning
Supervise los modelos de machine learning visualizando el posible sesgo del modelo y aprendiendo a mitigarlo y a explicar los resultados.
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.
Despliegue funciones de modelo con aplicaciones
Preprocese los datos antes de pasarlos a los modelos, gestione errores e incluya llamadas a varios modelos.
Cree y despliegue modelos en varios clouds
Despliegue y envíe por push modelos prácticamente en cualquier lugar. Cree su propio cloud preparado para IA utilizando x86, IBM Cloud Pak® for Data System y el sistema 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 feedback.
Novedades de ModelOps multicloud
Webinar: 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.
451 Research: IA y ModelOps con automatización
Obtenga información y consejos prácticos de los pioneros de IA sobre cómo crear ModelOps en el entorno multicloud.
Vía de acceso de aprendizaje del desarrollador: Machine learning
Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma de datos e IA unificada. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.
Imágenes del producto
Comparación de ICR
Comparación de ICR
Compare los modelos con indicadores clave de rendimiento.
Explicaciones
Explicaciones
Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.
Tabla de clasificación de interconexiones
Tabla de clasificación de interconexiones
Prepare automáticamente datos, diseñe características, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.
Desviación de modelos
Desviación de modelos
Detecte y corrija la desviación de modelos en producción.
Comparación entre ModelOps multicloud y tradicional
| 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 |
Cómo empezar
Explore IBM Watson Studio para IBM Cloud Pak for Data.