Menyinkronisasi DevOps dan ModelOps. Membangun dan meningkatkan skala model AI dengan aplikasi cloud native Anda di hampir semua cloud.
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 end-to-end untuk mengoptimalkan penggunaan model dan aplikasi di seluruh cloud, menargetkan model machine learning, 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 portofolio produk AI yang ideal untuk membangun praktik ModelOps multicloud Anda.
Mengumumkan peluncuran watsonx.ai - Studio AI kelas enterprise baru yang menyatukan machine learning tradisional bersama dengan kemampuan AI generatif baru yang didukung oleh model dasar
Mempercepat pengembangan model AI menyeluruh. Mempercepat time to value dengan memberdayakan dan meningkatkan keterampilan tim Anda.
Memanfaatkan AI dengan pendekatan platform. Memanfaatkan faktor pendukung strategis seperti otomatisasi, prediksi, dan pengoptimalan.
Hanya perlu beberapa menit untuk memilih model dengan performa terbaik untuk aplikasi cloud native . Melacak statistik penggunaan dan mengatur penggunaan model.
Menyatukan data, bakat, dan alat. Memprediksi dan mengoptimalkan hasil dengan ilmu data visual dan antarmuka bahasa alami.
Secara otomatis menyiapkan data, memilih model, melakukan rekayasa fitur, dan mengoptimalkan hyperparameter untuk menghasilkan papan peringkat saluran.
Memantau model machine learning dengan melihat kemungkinan bias model dan mempelajari cara memitigasinya serta menjelaskan hasilnya.
Membuat titik akhir model yang tidak bias dan menunjukkan kemampuan menjelaskan. Mendeteksi inkonsistensi data yang menyebabkan penyimpangan model.
Melakukan praproses data sebelum meneruskannya ke model, melakukan penanganan kesalahan, dan menyertakan panggilan ke beberapa model.
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.
Mempersiapkan data, membangun model, dan mengukur hasil. Terus meningkatkan model dengan loop masukan.
Pelajari mengapa 63% perusahaan mengadopsi DevOps dan 33% di antaranya melibatkan tim ilmu data untuk aplikasi yang didukung AI.
Dapatkan insight dan kiat pragmatis dari pionir AI tentang cara membangun ModelOps di lingkungan multicloud.
Membangun, menjalankan, dan mengelola model pada data terpadu dan platform AI. Terus meningkatkan model dan menggunakan model tersebut untuk aplikasi Anda.
Gambar produk
Membandingkan model dengan indikator kinerja utama.
Lihat penjelasan di balik hasil AI.
Secara otomatis menyiapkan data, merekayasa fitur, mengoptimalkan parameter, dan menghasilkan papan peringkat model.
Mendeteksi dan mengoreksi model drift dalam produksi.
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
*Harga yang ditampilkan bersifat indikatif, dapat berbeda di setiap negara, tidak termasuk pajak dan bea yang berlaku, serta tergantung pada ketersediaan penawaran produk di wilayah setempat.