Prova il ModelOps multicloud su IBM Cloud Pak® for Data
Panoramica
Cos'è il ModelOps multicloud? Perché ora?
Entro il 2023, il 70% dei carichi di lavoro AI utilizzerà contenitori di applicazioni o sarà creato utilizzando un modello di programmazione senza server che richiede una cultura DevOps.*
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.
Multicloud ModelOps copre i cicli di vita end-to-end per ottimizzare l'uso di modelli e applicazioni attraverso il cloud, mirando a modelli di machine learning , modelli di ottimizzazione e altri modelli operativi da integrare con Continuous Integration e Continuous Deployment (CICD). IBM Cloud Pak® for Data utilizza IBM Watson® Studio come piattaforma ideale per creare la tua esperienza ModelOps multicloud.
Vantaggi di ModelOps
Funzioni di ModelOps
Cosa puoi fare con ModelOps?
Genera una classifica della pipeline dei modelli
Prepara automaticamente i dati, seleziona i modelli, esegui l'ingegneria delle funzioni e ottimizza gli iperparametri per generare una classifica della pipeline.
Monitora i modelli di machine learning
Monitora i modelli di machine learning visualizzando le possibili distorsioni del modello e imparando a mitigarli e a spiegare i risultati.
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.
Implementa le funzioni del modello con le app
Preprocessa i dati prima di passarli ai modelli, esegui la gestione degli errori e includi chiamate a modelli multipli.
Crea e implementa modelli su più cloud
Implementa ed esegui il push dei modelli virtualmente ovunque. Crea il tuo cloud pronto per l'AI usando x86, IBM Cloud Pak® for Data System e IBM Power® system.
Crea, esegui e gestisci i modelli su un'interfaccia unificata
Prepara i dati, crea modelli e misura i risultati. Perfeziona continuamente i modelli con un loop di feedback.
Cosa c'è di nuovo nel ModelOps multicloud?
Webinar: 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 automazione
Ottieni insight e suggerimenti pratici dai pionieri dell'AI su come creare il ModelOps nell'ambiente multicloud.
Percorso di apprendimento degli sviluppatori: Machine Learning
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
Confronto di KPI
Confronto di KPI
Confrontare i modelli con gli indicatori chiave di prestazioni.
Spiegazioni
Spiegazioni
Esamina le spiegazioni dei risultati AI.
Classifica della pipeline
Classifica della pipeline
Prepara automaticamente i dati, ingegnerizza le funzioni, ottimizza i parametri e genera una classifica dei modelli.
Deviazione del modello
Deviazione del modello
Rileva e correggi la deviazione dei modelli in produzione.
Multicloud rispetto al ModelOps tradizionale
| ModelOps multicloud | ModelOps tradizionali | |
|---|---|---|
| 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 avanzato dei dati | ||
| Preparazione dei dati |
Inizia subito
Esplora IBM Watson Studio for IBM Cloud Pak for Data.