Prova il ModelOps multicloud

Inizia gratuitamente sul cloud

Cos'è il ModelOps multicloud? Perché ora?

Entro il 2023, Il 70% dei carichi di lavoro AI utilizzerà i contenitori delle applicazioni oppure sarà creato utilizzando un modello di programmazione senza server, rendendo necessaria una cultura DevOps.*

Il ModelOps è un approccio, basato su principi, con lo scopo di rendere operativo un modello nelle app. Il ModelOps sincronizza le cadenze tra le pipeline dell'applicazione e del modello. Con il ModelOps multicloud, è possibile ottimizzare gli investimenti in data science e AI utilizzando dati, modelli e risorse dal perimetro al centro e al cloud.

Il ModelOps multicloud copre i cicli di vita end-to-end per ottimizzare l'utilizzo di modelli e applicazioni su più cloud, incentrandosi su modelli di machine learning, di ottimizzazione e altri modelli operativi per integrarsi con CICD (Continuous Integration e Continuous Deployment). IBM Cloud Pak™ for Data utilizza IBM Watson® Studio, Watson Machine Learning e Watson OpenScale come piattaforma ideale per creare una pratica ModelOps multicloud.

 

nove rematori in una barca

Vantaggi del ModelOps multicloud

Automatizza la gestione del ciclo di vita AI

Accelera lo sviluppo di modelli AI end-to-end. Accelera il time to value incrementando le competenze e gli strumenti in dotazione ai tuoi team.

Esplora AutoAI (link esterno a IBM)

Riduci il tempo necessario per produrre gli esiti AI

Collega le prestazioni dei modelli ai KPI aziendali. Rendi operativi i modelli AI tra più cloud. Scegli tra più cloud per l'apprendimento la creazione di inferenze AI.

Rendi l'AI incentrata sugli esiti

Monitora la correttezza e mitiga la deviazione dei modelli

Spiega in che modo sono derivati i modelli. Misura la correttezza e correggi la deviazione dalla baseline desiderata.

Gestisci i modelli AI (00:58)

Rendi l'AI pronta per il DevOps

Impiega solo pochi minuti per selezionare i modelli con le migliori prestazioni per le app native del cloud. Tieni traccia delle statistiche di utilizzo e regola l'utilizzo dei modelli.

Visualizza l'infografica (PDF, 610 KB)

Ottimizza gli aspetti economici del cloud e dell'AI

Metti in azione il multicloud per il tuo business. Utilizza modelli di consumo flessibili.

Leggi il report di ESG

Semplifica l'onboarding

Unifica dati, talenti e strumenti. Prevedi e ottimizza gli esiti con data science visiva e un'interfaccia basata sul linguaggio naturale.

Visualizza la brochure (PDF, 1,8 MB)

Funzioni del ModelOps multicloud

Genera una classifica della pipeline dei modelli

Prepara automaticamente i dati, seleziona i modelli, esegui la progettazione delle funzioni e ottimizza gli iperparametri.

Trova subito i modelli con le migliori prestazioni

Monitora i modelli di machine learning con Watson OpenScale

Visualizza le possibili distorsioni dei modelli, scopri come mitigarle e come spiegare gli esiti.

Effettua un tour di 30 minuti

Esamina e rimuovi la distorsione dai modelli

Genera un endpoint dei modelli privo di distorsione e mostra la spiegabilità. Rileva le incongruenze nei dati che comportano la deviazione del modello.

Inizia subito a lavorare con Watson OpenScale

Utilizza le funzioni di implementazione dei modelli con le app

Pre-elabora i dati prima di trasmetterli ai modelli, esegui la gestione degli errori e includi le chiamate a più modelli.

Utilizzare le API REST

Combina e abbina i cloud per creare e implementare i modelli

Implementa ed esegui il push dei modelli virtualmente ovunque. Crea il tuo cloud pronto per l'AI utilizzando x86, IBM Cloud Pak for Data system e IBM Power® system.

Inizia in poche ore

Crea, esegui e gestisci i modelli su un'interfaccia unificata

Prepara i dati, crea modelli e misura gli esiti. Perfeziona continuamente i modelli con un loop di feedback.

Intraprendi un percorso di apprendimento

Novità nel ModelOps multicloud

Nave cargo sull'oceano

Webinar on demand: Sincronizza il DevOps e l'AI

Scopri perché il 63% delle aziende ha adottato il DevOps e il 33% di loro coinvolge team di data science per le app basate sull'AI.

Webinar: Scopri tutte le novità del ModelOps (link esterno a IBM)

Due uomini che osservano una nota

451 Research: AI e ModelOps con l'automazione intelligente

Ottieni insight e suggerimenti pragmatici dai pionieri dell'AI su come creare il ModelOps nell'ambiente multicloud.

Registrati per leggere il report di 451

Uomo al telefono

Crea, esegui e gestisci i modelli su una piattaforma unificata per dati e AI

Prepara i dati, crea modelli e misura gli esiti. Perfeziona continuamente i modelli e utilizzali per le tue app.

Inizia subito a utilizzare il machine learning

Scopri cosa puoi realizzare con il ModelOps multicloud di IBM Data Science

Schermata della visualizzazione della manutenzione preventiva

Confronta i modelli rispetto ai KPI.
Schermata che mostra i dati del livello di confidenza

Esamina le spiegazioni degli esiti AI.
Schermata che mostra i dati dalla funzione di manutenzione intelligente

Prepara automaticamente i dati, progetta le funzioni, ottimizza i parametri e genera una classifica dei modelli.
Schermata che mostra la deviazione nel modello German Credit Risk

Rileva e correggi la deviazione dei modelli in produzione.
Schermata della visualizzazione della manutenzione preventiva

Confronta i modelli rispetto ai KPI.

Schermata che mostra i dati del livello di confidenza

Esamina le spiegazioni degli esiti AI.

Schermata che mostra i dati dalla funzione di manutenzione intelligente

Prepara automaticamente i dati, progetta le funzioni, ottimizza i parametri e genera una classifica dei modelli.

Schermata che mostra la deviazione nel modello German Credit Risk

Rileva e correggi la deviazione dei modelli in produzione.

Tabella di comparazione
  ModelOps multicloud ModelOps tradizionali
Supporto multicloud   
Ciclo di vita dell'AI automatizzato   
Monitoraggio dei KPI aziendali   
Spiegabilità e rimozione della distorsione   
Rilevamento e misurazione della deviazione   
Implementazione con un solo clic con CICD   
Gestione del modello e feedback   
Perfezionamento avanzato dei dati   
Preparazione dei dati

Esplora IBM Watson Studio Premium per IBM Cloud Pak for Data

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Note a piè di pagina

*Fonte: Gartner. Chirag Dekate, e al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, novembre 2018 (link esterno a IBM)