멀티클라우드 ModelOps란 무엇이고 왜 지금 도입해야 할까요?
2023년까지 AI 워크로드의 70%가 애플리케이션 컨테이너를 사용하거나 DevOps 문화가 요구되는 서버리스 프로그래밍 모델을 사용하여 구축될 것으로 예상됩니다.
ModelOps는 앱에서 모델을 운영하는 데 적용되는 원칙적인 접근 방식입니다. ModelOps는 애플리케이션과 모델 파이프라인 간의 케이던스를 동기화합니다. 멀티클라우드 ModelOps를 사용하면 클라우드 엣지부터 코어까지의 데이터, 모델, 리소스를 활용해 데이터 과학과 AI 투자를 최적화할 수 있습니다.
멀티클라우드 ModelOps는 엔드투엔드 라이프사이클을 다룸으로써 클라우드 전반에 걸쳐 모델과 애플리케이션 사용을 최적화하고, 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.
책임감 있는 AI를 대규모로 구축하는 방법
watsonx.ai 출시 발표- 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI 기능과 함께 전통적인 머신 러닝을 결합하는 완전히 새로운 엔터프라이즈급 AI 스튜디오
엔드투엔드 AI 모델 개발을 가속화합니다. 팀의 역량 강화와 재교육을 통해 가치 창출 시간을 단축합니다.
플랫폼 접근 방식으로 AI를 활용합니다. 자동화, 예측, 최적화와 같은 전략적 지원 요소를 활용합니다.
단 몇 분 만에 클라우드 네이티브 앱을 위한 최고 성능의 모델을 선택합니다. 사용 통계를 추적하고 모델 사용을 관리합니다.
데이터, 인재, 도구를 통합합니다. 시각적 데이터 과학 및 자연어 인터페이스를 통해 결과를 예측하고 최적화합니다.
자동으로 데이터를 준비하고, 모델을 선택하며, 기능 엔지니어링 수행 및 하이퍼 매개변수를 최적화하여 파이프라인 리더보드를 생성합니다.
가능한 모델 편향성을 검토하며, 이를 완화하고 결과를 설명하는 방법을 학습하여 머신 러닝 모델을 모니터링합니다.
편향성이 제거된 모델 엔드포인트를 생성하고 설명 가능성을 표시합니다. 모델 드리프트로 이어지는 데이터 불일치를 감지합니다.
데이터를 모델로 전송하기 전에 사전 처리하고, 오류를 처리하며 여러 모델에 대한 호출을 포함시킵니다.
거의 어디에서나 모델을 배치하고 푸시할 수 있습니다. x86, IBM Cloud Pak for Data System 및 IBM Power 시스템을 사용하여 귀사만의 AI 지원 클라우드를 구축할 수 있습니다.
데이터를 준비하고, 모델을 구축하며 결과를 측정합니다. 피드백 루프를 통해 모델을 지속적으로 개선합니다.
63%의 기업이 DevOps를 채택하고 33%의 기업이 AI 기반 앱에 데이터 과학 팀을 참여시키는 이유를 알아보세요.
멀티클라우드 환경에서 ModelOps를 구축하는 방법에 대한 AI 선구자들의 인사이트와 실용적인 팁을 확인해 보세요.
통합 데이터 및 AI 플랫폼에서 모델을 구축, 실행, 관리합니다. 모델을 지속적으로 개선하여 앱에 사용할 수 있습니다.