Sincronice DevOps y ModelOps. Cree modelos de IA y hágalos evolucionar con sus aplicaciones nativas de la nube en prácticamente cualquier nube.
¿Qué son las 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 para hacer operativo un modelo en las aplicaciones. ModelOps sincroniza las cadencias entre la aplicación y los pipelines de modelos. Con ModelOps multinube puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA mediante el uso de datos, modelos y recursos desde el edge al core y a la nube.
Las ModelOps multinube cubren los ciclos de vida de principio a fin para optimizar el uso de modelos y aplicaciones en todas las nubes, dirigiéndose a modelos de machine learning, modelos de optimización y otros modelos operativos para integrarlos con la integración continua y la implementación continua (CICD). IBM Cloud Pak for Data utiliza IBM Watson Studio como el portfolio ideal de productos de IA para desarrollar su práctica de ModelOps multinube.
Anunciamos el lanzamiento de watsonx.ai: el nuevo estudio de IA de nivel empresarial que reúne el machine learning tradicional junto con las nuevas capacidades de IA generativa con tecnología de modelos fundacionales
Acelere el desarrollo de modelos de IA de principio a fin. Acelere el tiempo de obtención de valor capacitando y formando a sus equipos.
Benefíciese de la IA con un enfoque de plataforma. Aproveche los habilitadores estratégicos como la automatización, la predicción y la optimización.
Tómese solo unos minutos para seleccionar los modelos de mayor rendimiento para aplicaciones nativas de la nube. Realice un seguimiento de las estadísticas de uso y controle el uso de los modelos.
Unifique datos, talento y herramientas. Prevea y optimice los resultados con la ciencia visual de datos y una interfaz de lenguaje natural.
Prepare automáticamente los datos, seleccione los modelos, aplique la ingeniería de características y optimice los hiperparámetros para generar una clasificación de pipelines.
Monitorice los modelos de machine learning mediante la visualización del posible sesgo del modelo y aprenda a mitigarlo y a explicar los resultados.
Genere un endpoint del modelo depurado y demuestre su explicabilidad. Detecte la incoherencia de los datos que conduce a la deriva del modelo.
Preprocese los datos antes de pasarlos a los modelos, gestione los errores e incluya llamadas a múltiples modelos.
Implemente e impulse modelos prácticamente en cualquier lugar. Desarrolle su propia nube preparada para la IA con x86, IBM Cloud Pak for Data System y sistemas IBM Power.
Prepare datos, cree modelos y mida los resultados. Mejore continuamente los modelos con un bucle de feedback.
Sepa por qué el 63 % de las empresas han adoptado DevOps y por qué el 33 % de ellas implican a equipos de ciencia de datos para aplicaciones con IA.
Obtenga conocimientos y consejos pragmáticos de los pioneros de la IA sobre cómo consolidar las ModelOps en entornos multinube.
Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma unificada de datos e IA. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.
Imágenes de producto
Compare modelos con indicadores clave de rendimiento.
Vea las explicaciones de los resultados de la IA.
Automatice la preparación de datos, la ingeniería de características y la optimización de parámetros para generar clasificaciones de modelos.
Detecte y corrija la desviación del modelo en producción.
Soporte multinube
Ciclo de vida de IA automatizado
Monitorización de los KPI de la empresa
Explicabilidad y reducción del sesgo
Dirección y medición de la deriva
Implementación en un clic con CICD
Gestión de modelos y feedback
Refinería de datos avanzada
Preparación de datos
*Los precios indicados son orientativos, pueden variar según el país, no incluyen impuestos ni aranceles aplicables y están sujetos a la disponibilidad de la oferta de productos