Cos'è ModelOps multicloud? Perché ora?
Entro il 2023, il 70% dei workload dell'AI useranno container dell'applicazione, o saranno costruiti utilizzando un modello di programmazione senza server che richiede una cultura DevOps.
ModelOps è un approccio attendibile all'introduzione del modello nelle app. ModelOps sincronizza le cadenze tra le pipeline di applicazioni e modelli. ModelOps multicloud consente di ottimizzare la data science e gli investimenti IT usando dati, modelli e risorse dall'edge al core fino al cloud.
ModelOps multicloud copre i cicli di vita end-to-end per ottimizzare l'uso di modelli e applicazioni fra i cloud, puntando ai modelli di machine learning, di ottimizzazione e ad altri modelli operativi per l'integrazione con Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD). IBM® Cloud Pak for Data utilizza IBM® Watson Studio come piattaforma ideale per introdurre ModelOps multicloud.
Come costruire un'AI responsabile su larga scala
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Accelera lo sviluppo del modello di AI end-to-end. Riduci il time to value fornendo ai team nuovi strumenti e competenze.
Sfrutta l'AI con un approccio alla piattaforma. Fai leva su fattori strategici come l'automazione, la previsione e l'ottimizzazione.
Impiega solo pochi minuti per selezionare i modelli con le migliori prestazioni per le app cloud-native. Tieni traccia delle statistiche di utilizzo e regola l'utilizzo di modelli.
Unifica dati, talenti e strumenti. Prevedi e ottimizza i risultati con la data science visiva e un'interfaccia di linguaggio naturale.
Prepara automaticamente i dati, seleziona i modelli, esegui l'ingegneria delle funzioni e ottimizza gli iperparametri per generare una classifica delle pipeline.
Monitora i modelli di machine learning visualizzando le possibili distorsioni del modello, impara a mitigarle e a spiegare i risultati.
Genera un endpoint dei modelli privo di distorsioni e dimostrane la spiegabilità. Rileva le incongruenze nei dati che comportano la deviazione del modello.
Pre-elabora i dati prima di passarli ai modelli, esegui la gestione degli errori e includi chiamate a modelli multipli.
Implementa ed esegui il push dei modelli praticamente ovunque. Crea il tuo cloud pronto per l'AI usando x86, IBM® Cloud Pak for Data System e IBM Power System.
Prepara i dati, crea modelli e misura i risultati. Perfeziona continuamente i modelli con un loop di feedback.
Scopri perché il 63% delle aziende ha adottato il DevOps e il 33% di loro coinvolge team di data science per le app con tecnologia AI.
Ottieni insight e suggerimenti pratici dai pionieri dell'AI su come sviluppare ModelOps nell'ambiente multicloud.
Crea, esegui e gestisci i modelli su una piattaforma unificata di dati e AI. Perfeziona continuamente i modelli e utilizzali per le tue app.
Immagini del prodotto
Supporto multicloud
Ciclo di vita dell'AI automatizzato
Monitoraggio dei KPI aziendali
Spiegabilità e rimozione delle distorsioni
Direzione e misurazione della deviazione
Implementazione in un solo clic con CICD
Gestione del modello e feedback
Perfezionamento dei dati avanzato
Preparazione dati