Qu’est-ce que le ModelOps multicloud ? Pourquoi s’y intéresser maintenant ?
D’ici 2023, 70 % des workloads d’IA utiliseront des conteneurs d’applications ou seront créés à l’aide d’un modèle de programmation sans serveur nécessitant une culture DevOps.
Le ModelOps est une approche fondée sur des principes qui vise à rendre opérationnel un modèle dans des applications. Il synchronise les cadences entre les pipelines d’applications et de modèles. Avec le ModelOps multicloud, vous pouvez optimiser vos investissements en science des données et en IA en utilisant des données, des modèles et des ressources de la périphérie au cloud en passant par le cœur.
Le ModelOps multicloud couvre l’ensemble des cycles de vie afin d’optimiser l’utilisation de modèles et d’applications dans différents clouds. Il cible les modèles de machine learning, les modèles d’optimisation et d’autres modèles opérationnels dans le cadre de l’intégration et du déploiement continus (CI/CD). IBM Cloud Pak for Data utilise IBM Watson Studio comme plateforme idéale pour mettre en œuvre votre ModelOps multicloud.
Comment développer une IA responsable à grande échelle
IBM lance watsonx.ai, un nouveau studio destiné aux entreprises qui réunit le machine learning traditionnel et les nouvelles capacités d’IA générative alimentées par des modèles de fondation.
Accélérez le développement de modèles d’IA de bout en bout. Réduisez les délais de création de valeur en donnant à vos équipes les moyens d’agir et de se perfectionner.
Tirez le meilleur parti de l’IA grâce à une approche par plateforme. Exploitez des outils stratégiques tels que l’automatisation, la prévision et l’optimisation.
Quelques minutes suffisent pour sélectionner les modèles les plus performants pour vos applications cloud natives. Surveillez les statistiques d’utilisation et contrôlez l’utilisation des modèles.
Unifiez vos données, vos talents et vos outils. Prévoyez et optimisez vos résultats grâce à des outils visuels de science des données et une interface en langage naturel.
Automatisez la préparation des données, la sélection des modèles, l’ingénierie des fonctionnalités et l’optimisation des hyperparamètres pour générer un classement des pipelines.
Surveillez vos modèles de machine learning : identifiez les biais éventuels et apprenez à les atténuer et à expliquer les résultats.
Générez un terminal de modèle sans biais et visualisez l’explicabilité. Détectez les incohérences de données conduisant à une dérive du modèle.
Prétraitez les données avant de les transmettre aux modèles, gérez les erreurs et intégrez des appels vers plusieurs modèles.
Déployez des modèles quasiment partout. Créez votre propre cloud prêt pour l’IA avec x86 IBM Cloud Pak for Data System et IBM Power System.
Préparez les données, créez des modèles et mesurez les résultats. Améliorez constamment vos modèles grâce à une boucle de retour d’informations.
Découvrez ce qui a amené 63 % des entreprises à adopter le DevOps et pourquoi 33 % d’entre elles font appel à des équipes spécialisées en science des données pour leurs applications alimentées par l’IA.
Obtenez des informations et des conseils pratiques de la part de pionniers de l’IA sur la façon de mettre en œuvre le ModelOps dans un environnement multicloud.
Créez, exécutez et gérez des modèles depuis une plateforme unifiée de données et d’IA. Améliorez constamment vos modèles et utilisez-les dans vos applications.
Images du produit
Prise en charge multicloud
Cycle de vie automatisé de l’IA
Suivi des ICP métier
Explicabilité et débiaisage
Direction et mesure de la dérive
Déploiement en un clic grâce au CI/CD
Gestion des modèles et commentaires
Affinage avancé des données
Préparation des données