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.

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

captura de pantalla que muestra la visualización de la comparación de modelos, incluidos ICR, costes de mantenimiento y producción

Comparación de ICR

Compare los modelos con indicadores clave de rendimiento.

Explicaciones

captura de pantalla que muestra cómo se ha determinado una previsión y los factores más importantes que influyen en ella

Explicaciones

Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.

Tabla de clasificación de interconexiones

captura de pantalla que muestra la previsión de errores para un conjunto de modelos y una 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

captura de pantalla que muestra la magnitud de desviación del modelo de un modelo de riesgo de crédito alemán

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