Prova il ModelOps multicloud

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® StudioWatson Machine Learning e Watson OpenScale come piattaforma ideale per creare una pratica ModelOps multicloud.

 

nove rematori in una barca

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.

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.

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.

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

Comparison Table

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