IBM Cloud Pak® for Data에서 멀티클라우드 ModelOps를 체험해 보세요.

개요

멀티클라우드 ModelOps의 개념과 지금 사용해야 하는 이유를 알아봅니다.

2023년까지 AI 워크로드의 70%가 애플리케이션 컨테이너를 사용하거나, DevOps 문화가 필요한 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 클라우드 전반에서 모델 및 애플리케이션의 사용을 최적화하는 엔드 투 엔드 라이프사이클을 다루며, CICD(Continuous Integration and Continuous Deployment)와 통합할 머신 러닝 모델, 최적화 모델 및 기타 운영 모델을 대상으로 합니다. IBM Cloud Pak® for Data는 멀티클라우드 ModelOps 사례를 구축하기 위한 이상적인 플랫폼으로 IBM Watson® Studio를 사용합니다.

ModelOps 기능

ModelOps로 무엇을 할 수 있을까요?

모델 파이프라인 리더보드 생성

자동으로 데이터를 준비하고, 모델을 선택하고, 기능 엔지니어링을 수행하며, 하이퍼파라미터를 최적화하여 파이프라인 리더보드를 생성합니다.

머신 러닝 모델 모니터

가능한 모델 편향을 확인하고 이를 완화하고 결과를 설명하는 방법을 학습하여 머신 러닝 모델을 모니터합니다.

모델 검사 및 편향 제거

편향 제거된 모델 엔드포인트를 생성하고 설명 기능을 표시합니다. 모델 드리프트를 유도하는 데이터 불일치를 감지합니다.

앱을 사용하여 모델 기능 배치

모델에 전달하기 전에 데이터를 사전 처리하고, 오류 처리를 수행하고, 여러 모델에 대한 호출을 포함합니다.

여러 클라우드에 모델 구축 및 배치

실제로 어디에서나 모델을 배치하고 푸시합니다. x86 기반의 IBM Cloud Pak® for Data System 및 IBM Power® System을 사용하여 고유 AI 지원 클라우드를 구축합니다.

통합 인터페이스에서 모델 구축, 실행 및 관리

데이터를 준비하고 모델을 구축하며 결과를 측정합니다. 피드백 루프를 통해 지속적으로 모델을 개선합니다.

멀티클라우드 ModelOps의 새로운 소식

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.

451 Research: 자동화 기능을 갖춘 AI 및 ModelOps

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

개발자 학습 경로: 머신 러닝

통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 모델을 구축하고, 실행 및 관리합니다. 지속적으로 모델을 개선하고 앱에 이를 사용합니다.

제품 이미지

KPI 비교

KPI, 유지보수 비용 및 프로덕션을 포함하여 모델 비교의 시각화를 보여주는 스크린샷

KPI 비교

KPI(Key Performance Indicator)에 대해 모델을 비교합니다.

설명

예측이 결정되는 방법과 예측에 영향을 미치는 가장 중요한 요인을 보여주는 스크린샷

설명

AI 성과 이면의 설명을 확인합니다.

파이프라인 리더보드

모델 세트 및 파이프라인 리더보드에 대한 실패 예측을 보여주는 스크린샷

파이프라인 리더보드

자동으로 데이터를 준비하고, 기능을 엔지니어링하고, 매개변수를 최적화하며 모델 리더보드를 생성합니다.

모델 드리프트

Germany Credit Risk Model에 대한 모델 드리프트 규모를 보여주는 스크린샷

모델 드리프트

프로덕션에서 모델 드리프트를 감지 및 정정합니다.

멀티클라우드 vs. 전통적인 ModelOps

멀티클라우드 ModelOps 기존 ModelOps
멀티클라우드 지원
자동화된 AI 라이프사이클
비즈니스 KPI 모니터링
설명 가능성 및 편향성
드리프트 방향 및 측정
CICD로 원클릭 배치
모델 관리 및 피드백
고급 데이터 정제
데이터 준비