Beranda AI dan ML Watson Studio IBM Data Science for ModelOps
Menyinkronisasi DevOps dan ModelOps. Membangun dan meningkatkan skala model AI dengan aplikasi cloud native Anda di hampir semua cloud.
Baca validasi teknis ESG
Pria yang memegang tablet melihat mesin di lantai toko pabrik

 

Apa itu ModelOps multicloud? Mengapa sekarang?

Pada tahun 2023, 70% beban kerja AI akan menggunakan kontainer aplikasi atau dibangun menggunakan model pemrograman tanpa server yang memerlukan budaya DevOps.

ModelOps adalah pendekatan berprinsip untuk mengoperasionalkan model dalam aplikasi. ModelOps menyinkronkan irama antara aplikasi dan saluran model. Dengan multicloud ModelOps Anda dapat mengoptimalkan ilmu data dan investasi AI menggunakan data, model, dan sumber daya dari edge, core, hingga cloud.

Multicloud ModelOps mencakup siklus hidup menyeluruh untuk mengoptimalkan penggunaan model dan aplikasi di seluruh cloud, menargetkan model pembelajaran mesin , model pengoptimalan, dan model operasional lainnya untuk diintegrasikan dengan integrasi berkelanjutan dan penerapan berkelanjutan (CICD). IBM Cloud Pak for Data menggunakan IBM Watson Studio sebagai platform ideal untuk membangun praktik ModelOps multicloud Anda.

Bagaimana membangun AI yang bertanggung jawab dalam skala besar

Sekarang tersedia: watsonx.ai

Mengumumkan peluncuran watsonx.AI - Studio perusahaan baru yang menyatukan pembelajaran mesin tradisional dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar

Coba watsonx.ai
Manfaat ModelOps Mengotomatiskan manajemen siklus hidup AI

Mempercepat pengembangan model AI menyeluruh. Mempercepat waktu ke nilai dengan memberdayakan dan meningkatkan keterampilan tim Anda.

Jelajahi AutoAI
Mempercepat waktu untuk mencapai hasil AI

Memanfaatkan AI dengan pendekatan platform. Memanfaatkan faktor pendukung strategis seperti otomatisasi, prediksi, dan pengoptimalan.

Belajar dari para pemimpin industri
Menyiapkan AI untuk DevOps

Hanya perlu beberapa menit untuk memilih model dengan performa terbaik untuk aplikasi cloud native . Melacak statistik penggunaan dan mengatur penggunaan model.

Lihat infografis
Menyederhanakan orientasi

Menyatukan data, bakat, dan alat. Memprediksi dan mengoptimalkan hasil dengan ilmu data visual dan antarmuka bahasa alami.

Baca ringkasannya
Coba ModelOps multicloud di IBM Cloud Pak for Data
Apa yang dapat Anda lakukan dengan ModelOps? Pelajari lebih lanjut tentang ModelOps Buat papan peringkat alur model

Secara otomatis menyiapkan data, memilih model, melakukan rekayasa fitur, dan mengoptimalkan hyperparameter untuk menghasilkan papan peringkat saluran.

Memantau model pembelajaran mesin

Memantau model pembelajaran mesin dengan melihat kemungkinan bias model dan mempelajari cara memitigasinya serta menjelaskan hasilnya.

Memeriksa dan men-debias model

Membuat titik akhir model yang tidak bias dan menunjukkan kemampuan menjelaskan. Mendeteksi inkonsistensi data yang menyebabkan penyimpangan model.

Menerapkan fungsi model dengan aplikasi

Melakukan praproses data sebelum meneruskannya ke model, melakukan penanganan kesalahan, dan menyertakan panggilan ke beberapa model.

Membangun dan menerapkan model di berbagai cloud

Menerapkan dan mendorong model hampir di mana saja. Membangun cloud Anda sendiri yang siap AI menggunakan x86, IBM Cloud Pak for Data System , dan sistem IBM Power®.

Membangun, menjalankan, dan mengelola model pada antarmuka terpadu

Mempersiapkan data, membangun model, dan mengukur hasil. Terus meningkatkan model dengan loop masukan.

Apa yang baru di ModelOps multicloud? webinar: Sinkronisasi DevOps dan AI

Pelajari mengapa 63% perusahaan mengadopsi DevOps dan 33% di antaranya melibatkan tim ilmu data untuk aplikasi yang didukung AI.

Tonton webinar sesuai permintaan
451 Penelitian: AI dan ModelOps dengan otomatisasi

Dapatkan wawasan dan kiat pragmatis dari pionir AI tentang cara membangun ModelOps di lingkungan multicloud.

Baca laporan 451
Jalur pembelajaran pengembang: pembelajaran mesin

Membangun, menjalankan, dan mengelola model pada data terpadu dan platform AI. Terus meningkatkan model dan menggunakan model tersebut untuk aplikasi Anda.

Memulai

Gambar produk

Perbandingan KPI            Membandingkan model dengan indikator kinerja utama.

Penjelasan Lihat penjelasan di balik hasil AI.

Papan peringkat saluran pipa            Secara otomatis menyiapkan data, merekayasa fitur, mengoptimalkan parameter, dan menghasilkan papan peringkat model.

Mendeteksi dan mengoreksi model drift dalam produksi.

Multicloud versus traditional ModelOps
ModelOps Multicloud ModelOps Tradisional

Dukungan multicloud

Siklus hidup AI otomatis

Pemantauan KPI Bisnis

Penjelasan dan debiasing

Arah dan pengukuran drift

Penerapan sekali klik dengan CICD

Manajemen model dan masukan

Pengolahan data tingkat lanjut

Persiapan data

Memulai

Jelajahi IBM Watson Studio for IBM Cloud Pak for Data

Coba gratis Bergabunglah dengan Komunitas
Pelajari lebih lanjut tentang IBM Watson Studio for IBM Cloud Pak for Data Lihat dokumentasi