マルチクラウドModelOpsをお試しください

マルチクラウドModelOpsの概要とこれがいま必要である理由

2023年までに、AIワークロードの70%が、アプリケーション・コンテナ、あるいはDevOpsの文化を必要とするサーバーレス・プログラミング・モデルを使用して構築されるものと考えられます。*

ModelOpsは、アプリケーションにあるモデルの操作を原則に従って自動的にできるようにするためのアプローチです。ModelOpsは、アプリケーションとモデルの各パイプラインの間で、進行を同期します。マルチクラウドModelOpsにより、環境全体からクラウドまでのデータ、モデル、およびリソースを使用することで、データサイエンスとAIへの投資を最適化できます。

マルチクラウドModelOpsは、クラウド間のモデルとアプリケーションの使用を最適化するため、ライフサイクルをエンドツーエンドでカバーし、CI/CD(継続的インテグレーション/継続的デプロイメント)と統合(英語)するために、機械学習モデル、最適化モデル、およびその他の運用モデルを対象にします。IBM Cloud Pak™ for Dataは、マルチクラウドModelOpsプラクティスを構築するための理想的なプラットフォームとして、IBM Watson® StudioWatson Machine LearningWatson OpenScaleを使用します。

 

 

ボートを漕ぐ9人の人々

マルチクラウドModelOpsのメリット

マルチクラウドModelOpsの機能

マルチクラウドModelOpsの新着情報

洋上の貨物船

オンデマンドWebセミナー: DevOpsとAIの同期

63%の企業がDevOpsを採用し、そのうち33%でデータサイエンス・チームがAI搭載アプリケーションに関与している理由について説明します。

ノートを見ている2人の男性

451 Research社: インテリジェントな自動化を使用したAIとModelOps

マルチクラウド環境におけるModelOpsの構築方法についての洞察と実用的なヒントを、AIの先駆者から入手できます。

電話で話している男性

統一されたデータとAIのプラットフォームでのモデルの構築、実行、管理

データを準備し、モデルを構築して、成果を測定します。モデルを継続的に改善し、アプリに活用します。

マルチクラウドModelOpsのためのIBM Data Scienceの新機能

Comparison Table

比較表
  マルチクラウドModelOps 従来のModelOps
マルチクラウド・サポート   
AIライフサイクルの自動化   
ビジネスKPIのモニター   
説明可能性とバイアス緩和   
ドリフトの方向と測定   
CI/CDを使用した1クリック・デプロイメント   
モデル管理とフィードバック   
高度なデータ加工(Data Refinery)   
データの準備