Essayez Multicloud ModelOps

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Qu'est-ce que Multicloud ModelOps ? Pourquoi maintenant ?

D'ici 2023, 70 % des charges de travail de l'IA utiliseront des conteneurs d'applications ou seront construites à l'aide d'un modèle de programmation sans serveur nécessitant une culture DevOps*.

ModelOps est une approche de principe pour rendre opérationnel un modèle dans les applications. ModelOps synchronise les cadences entre les pipelines de modèles et d'applications. Avec Multicloud ModelOps, vous pouvez optimiser vos investissements en science des données et en IA avec des données, des modèles et des ressources, de la périphérie jusqu'au cœur du réseau et au cloud.

Multicloud ModelOps couvre les cycles de vie de bout en bout pour optimiser l'utilisation des modèles et des applications sur l'ensemble des clouds, en ciblant les modèles d'apprentissage automatique, les modèles d'optimisation et d'autres modèles opérationnels à intégrer à l'approche CICD (Continuous Integration and Continuous Deployment). IBM Cloud Pak™ for Data utilise IBM® Watson Studio, Watson Machine Learning et Watson OpenScale comme plateforme idéale pour construire une pratique Multicloud ModelOps.

 

neuf rameurs sur un bateau

Avantages de Multicloud ModelOps

Automatisez la gestion du cycle de vie de l'IA

Accélérez le développement de modèles d'IA de bout en bout. Réduisez le délai de rentabilisation en responsabilisant et en requalifiant vos équipes.

Explorer AutoAI (Lien externe à IBM)

Obtenez plus rapidement des résultats avec l'IA

Liez les performances des modèles aux indicateurs de performance clés de l'entreprise. Opérationnalisez des modèles d'IA sur l'ensemble des clouds. Choisissez parmi les clouds pour l'apprentissage et l'inférence IA.

Faire en sorte que l'IA soit axée sur les résultats

Surveillez l'équité des modèles et atténuez leur dérive

Comprenez comment les modèles dérivent. Mesurez l'équité et corrigez la dérive par rapport à la base de référence souhaitée.

Gérer les modèles d'IA (00:58)

Préparez l'IA pour DevOps

Ne prenez que quelques minutes pour sélectionner les modèles les plus performants pour les applications natives cloud. Suivez les statistiques d'utilisation et gérez l'utilisation des modèles.

Afficher l'infographie (PDF, 610 ko)

Optimisez l'économie des modèles cloud et IA

Mettez l'IA multicloud au service de l'entreprise. Utilisez des modèles de consommation flexibles.

Lire le rapport d'ESG

Simplifiez l'intégration

Unifiez les données, les talents et les outils. Prévoyez et optimisez les résultats avec une science des données visuelle et une interface en langage naturel.

Voir la brochure (PDF, 1,8 Mo)

Fonctions de Multicloud ModelOps

Générez un tableau de classement pour le pipeline de modèles

Préparez automatiquement les données, sélectionnez les modèles, effectuez l'ingénierie des fonctionnalités et optimisez les hyperparamètres.

Rechercher les modèles les plus performants maintenant

Surveillez les modèles d'apprentissage automatique avec Watson OpenScale

Affichez les biais possibles des modèles, découvrez comment les atténuer et comment expliquer les résultats.

Visite de 30 minutes

Examinez les modèles et supprimez les biais

Générez un point d'extrémité pour un modèle dépourvu de biais et affichez les explications. Détectez l'incohérence des données conduisant à une dérive du modèle.

Apprendre à utiliser Watson OpenScale

Mettez en place des fonctions de déploiement de modèle avec les applications

Prétraitez les données avant de les transmettre aux modèles, gérez les erreurs et incluez des appels vers de multiples modèles.

Comment déployer des fonctions

Combinez les clouds pour construire et déployer des modèles

Déployez et envoyez des modèles pratiquement n'importe où. Construisez votre propre cloud prêt pour l'IA à l'aide de systèmes x86, d'IBM Cloud Pak for Data et d'un système IBM Power®.

Démarrer en quelques heures

Générez, exécutez et gérez des modèles sur une interface unifiée

Préparez des données, élaborez des modèles et mesurez les résultats. Améliorez continuellement les modèles avec une boucle de retour d'informations.

Commencer dès maintenant une filière d'apprentissage

Nouveautés de Multicloud ModelOps

navire de marchandises sur l'océan

Webinaire à la demande : Synchroniser DevOps et IA

Découvrez pourquoi 63 % des entreprises ont adopté DevOps et pourquoi 33 % d'entre elles font appel à des équipes de science des données pour les applications basées sur l'IA.

Webinaire : Se familiariser avec ModelOps (Lien externe à IBM)

deux hommes regardant une tablette

451 Research : AI et ModelOps avec l'automatisation intelligente

Obtenez des éclairages et des conseils pratiques des pionniers de l'IA sur la façon de mettre en œuvre ModelOps dans l'environnement multicloud.

S'enregistrer pour lire le rapport de 451 Research

homme au téléphone

Créer, exécuter et gérer des modèles sur une plateforme unifiée de données et d'IA

Préparez des données, élaborez des modèles et mesurez les résultats. Améliorez continuellement les modèles et utilisez-les pour vos applications.

Démarrer dès maintenant avec l'apprentissage automatique

Découvrez les possibilités qu'offre IBM Data Science multicloud ModelOps

Capture d'écran : visualisation de la maintenance préventive

Comparez des modèles à des indicateurs de performance clés.
Capture d'écran montrant le niveau de confiance des données

Découvrez les explications derrière les résultats de l'IA.
Capture d'écran montrant les données de la fonction de maintenance intelligente

Préparez automatiquement les données, effectuez l'ingénierie des fonctionnalités, optimisez les paramètres et générez un tableau de classement pour les modèles.
Capture d'écran montrant la dérive du modèle de risque de crédit allemand

Détectez et corrigez la dérive des modèles en production.
Capture d'écran : visualisation de la maintenance préventive

Comparez des modèles à des indicateurs de performance clés.

Capture d'écran montrant le niveau de confiance des données

Découvrez les explications derrière les résultats de l'IA.

Capture d'écran montrant les données de la fonction de maintenance intelligente

Préparez automatiquement les données, effectuez l'ingénierie des fonctionnalités, optimisez les paramètres et générez un tableau de classement pour les modèles.

Capture d'écran montrant la dérive du modèle de risque de crédit allemand

Détectez et corrigez la dérive des modèles en production.

Tableau de comparaison
  MultiCloud ModelOps ModelOps traditionnel
Support multicloud   
Cycle de vie de l'IA automatisé   
Surveillance des indicateurs de performance clés de l'entreprise   
Explicabilité et débiaisement   
Direction et mesure de la dérive   
Déploiement en un clic avec l'approche CICD   
Gestion de modèle et feedback   
Affinage avancé des données   
Préparation des données

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Remarque :

*Source : Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, novembre 2018 (lien externe à IBM)