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 Studio, Watson Machine Learning e Watson OpenScale come piattaforma ideale per creare una pratica ModelOps multicloud.

Vantaggi del ModelOps multicloud
Funzioni del ModelOps multicloud
Novità nel ModelOps multicloud

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.

451 Research: AI e ModelOps con l'automazione intelligente
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Prepara i dati, crea modelli e misura i risultati.Perfeziona continuamente i modelli e utilizzali per le tue app.
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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)