멀티클라우드 ModelOps 체험

멀티클라우드 ModelOps의 개념과 지금 사용해야하는 이유

2023년까지, 70%의 AI 워크로드는 애플리케이션 컨테이너를 사용하거나 DevOpsculture를 필요로 하는 서버리스 프로그래밍 모델을 사용하여 구축될 것입니다.*

ModelOps는 앱에서 모델을 조작하는 원칙에 입각한 접근 방식입니다. ModelOps는 애플리케이션과 모델 파이프라인 간의 카덴스를 동기화합니다. 멀티클라우드 ModelOps를 사용하면 에지에서 코어를 거쳐 클라우드에 이르기까지 데이터, 모델 및 리소스를 사용하여 데이터 사이언스와 AI 투자를 최적화할 수 있습니다.

멀티클라우드 ModelOps는 클라우드에서 모델 및 애플리케이션 사용의 최적화는 물론 머신 러닝 모델, 최적화 모델 및 CICD(Continuous Integration and Continuous Deployment)와 통합을 위한 기타 운영 모델의 타겟팅을 위해 엔드-투-엔드 라이프사이클을 커버합니다. IBM Cloud Pak™ for Data는 멀티클라우드 ModelOps 사례를 구축하기 위한 이상적인 플랫폼으로서 IBM Watson® Studio, Watson Machine LearningWatson OpenScale을 사용합니다.

 

보트에 타고 노를 젓는 9명의 사람

멀티클라우드 ModelOps의 새로운 기능

해양의 화물선

온디맨드 웨비나: DevOps 및 AI 동기화

기업들 중에서 63%가 'DevOps'를 채택한 이유와 그 중에서 33%가 AI 구동형 앱에 데이터 사이언스 팀을 참여시키는 이유를 알아봅니다.

노트를 보는 두 남자

451 연구: 지능형 자동화의 AI 및 ModelOps

멀티클라우드 환경에서 ModelOps의 구축 방법에 관한 AI 선구자들의 인사이트와 유용한 팁을 받으세요.

전화하는 남자

통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 모델 구축, 실행 및 관리

데이터를 준비하고 모델을 구축하며 결과를 측정합니다. 지속적으로 모델을 개선하고 앱에 이를 사용합니다.

IBM Data Science 멀티클라우드 ModelOps 내부에서 수행할 수 있는 작업 보기

Comparison Table

비교 테이블
  멀티클라우드 ModelOps 기존 ModelOps
멀티클라우드 지원   
자동화된 AI 라이프사이클   
비즈니스 KPI 모니터링   
설명가능성 및 편향 제거   
드리프트 방향 및 측정   
CICD로 원클릭 배치   
모델 관리 및 피드백   
고급 데이터 정제   
데이터 준비