watsonx.ai

AI 빌더가 AI 모델을 훈련, 검증, 조정 및 배포할 수 있는 차세대 엔터프라이즈 스튜디오를 지금 바로 이용할 수 있습니다

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AI 빌더를 위한 차세대 엔터프라이즈 스튜디오

IBM watsonx.ai AI 스튜디오는 IBM watsonx AI 및 데이터 플랫폼의 일부이며, 파운데이션 모델로 구동되는 새로운 생성형 AI(Gen AI) 기능과 기존 머신 러닝(ML)을 AI 라이프사이클 전반에 걸친 강력한 스튜디오로 통합합니다. 탁월한 프롬프트를 구축하고 사용하기 쉬운 툴을 통해, 요구 사항을 충족하도록 엔터프라이즈 데이터로 모델을 조정하고 안내합니다. watsonx.ai를 사용하면 적은 데이터로도 짧은 시간 내에 AI 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. watsonx.ai 제공 사항:

  • 멀티 모델의 다양성과 유연성: IBM 개발 모델, 오픈 소스 모델, 타사 모델 중에서 선택하거나 자체 모델을 가져올 수 있습니다.
  • 차별화된 고객 보호: IBM이 IBM 개발 모델을 보증하고 타사의 IP 클레임으로부터 고객을 면책합니다.
  • 엔드 투 엔드 AI 거버넌스: 기업은 데이터가 어디에 있든 신뢰할 수 있는 데이터를 통해 비즈니스 전반에 걸쳐 AI의 영향력을 확장하고 가속화할 수 있습니다.
  • 하이브리드, 멀티 클라우드 구축: IBM은 AI 워크로드를 원하는 하이브리드 클라우드 스택에 통합하고 배포할 수 있는 유연성을 제공합니다.

IBM, watsonx에서 Meta의 Llama 3 Open Models 제공

대화형 데모

watsonx.ai 30일 데모 기간 동안 LLM과 직접 채팅해 보세요. 이 데모에는 상담사나 여러 모델과 동시에 채팅할 수 있는 기능은 포함되어 있지 않습니다.

분석 보고서

IDC 스포트라이트: 성공적인 생성형 AI의 진실

eBook 보기: 엔터프라이즈를 위한 생성형 AI 및 ML

사용 사례

자체 맞춤형 파운데이션 모델을 가져오거나 IBM이 제공하는 선별된 파운데이션 모델 제품군을 사용하여 작업할 수 있습니다. IBM과 Hugging Face의 파트너십을 통해 오픈 소스 모델을 실험하여 비즈니스의 요구 사항을 충족하세요.

지식의 수집, 생성, 공유 회사의 독점 데이터 전반에 걸친 광범위한 내부 또는 외부 지식 기반을 바탕으로 Q&A 리소스를 구축하여 조직의 인사이트를 공유하세요. 생성형 AI를 활용하면 여러 문서 및 데이터 입력을 분석하고 실시간 정보 피드를 기반으로 효과적인 응답을 제공하며 문서 품질을 개선할 수 있습니다.

인사이트 추출 및 추세 확인 대량의 데이터를 분석하여 문서/보고서, 고객 상호 작용, 보안/IT 인시던트에서 인사이트나 사실을 식별 및 추출하고, 생성형 AI를 사용하여 데이터 내에서 발생하는 패턴, 추세, 이상 징후를 발견하세요. 그러면 추출된 테마를 바탕으로 기존 AI 및 ML 알고리즘이 신용 위험 계산, 향후 판매, 수요 예측, 재고 관리와 같은 예측을 사용자 및 비즈니스 요구 사항에 맞게 수행할 수 있습니다.
합성 테이블 형식 데이터 생성 합성 테이블 형식 데이터를 생성하여 테스트 단계에서 민감한 정보를 보호하세요. 컴퓨터 시뮬레이션 또는 알고리즘을 통해 인공적으로 생성된 데이터를 활용하면 데이터 격차를 해소하고 개인 데이터가 노출될 위험을 줄일 수 있습니다. 합성 데이터로 AI 및 ML 모델을 추가로 구축하고 테스트하여 데이터 격차를 극복하고 새로운 AI 솔루션으로 출시 속도를 개선하세요.

콘텐츠, 기술, 코드의 생성 생성형 AI의 기능을 통해 새로운 기술, 콘텐츠, 코드를 생성하여 다양한 비즈니스 영역에서 개발자 및 비즈니스 사용자의 생산성을 지원할 수 있습니다. 생성되는 콘텐츠로는 수업 계획 및 커리큘럼 개발, 마케팅 및 영업 캠페인을 위한 아이디어, 이메일, 블로그, 소셜 미디어 게시물, 제품 데모, 합성 데이터 이미지, 기술 문서, 사용자 페르소나 개발, 자동화된 보고서, 스크립트 등이 있습니다.

이점 AI 확장 방법 알아보기 AI 빌더 한데 모으기

안전하고 신뢰할 수 있는 스튜디오 환경에서 코드 기반의 자동화된 시각적 데이터 과학 기능을 위한 오픈 소스 프레임워크 및 툴을 사용할 수 있습니다.

비즈니스에 맞게 파운데이션 모델 조정

최소한의 데이터, 고급 프롬프트 튜닝 기능, 전체 SDK 및 API 라이브러리로 파운데이션 모델 및 생성형 AI를 활용합니다.

전체 AI 라이프사이클 관리

한곳에서 사용할 수 있는 모든 툴과 런타임으로 전체 AI 모델 라이프사이클을 가속화하여 클라우드와 온프레미스 환경 전반에 걸쳐 AI 모델을 훈련, 검증, 조정, 배포하세요.

기능
파운데이션 모델 고객은 Hugging Face에서 IBM이 지원하는 맞춤형 파운데이션 모델을 가져올 수 있으며, Llama 3 및 Mixtral 8x7b를 비롯한 다른 타사 모델에 액세스할 수 있습니다. 또한 오픈 소스 Granite 모델 및 IBM 맞춤형 Granite 모델을 포함하여 다양한 규모와 아키텍처의 IBM 개발 파운데이션 모델 제품군에 액세스하여 엔터프라이즈 도메인 및 RAG와 같은 사용 사례를 지원할 수 있습니다. watsonx.ai의 파운데이션 모델 살펴보기 적절한 파운데이션 모델을 선택하는 방법 알아보기

Prompt Lab AI 빌더가 파운데이션 모델로 작업하고 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 프롬프트를 구축할 수 있는 곳입니다. Prompt Lab 내에서 사용자는 채팅, 자유 형식 또는 구조화된 모드를 사용하여 프롬프트 편집기의 파운데이션 모델과 상호 작용할 수 있습니다. 이러한 다양한 옵션을 통해 질문 답변, 콘텐츠 생성 및 요약, 텍스트 분류 및 추출 등 다양한 자연어 처리(NLP) 유형의 작업을 지원하기 위한 최적의 모델 구성을 만들 수 있습니다.

Tuning Studio 파운데이션 모델을 Tuning Studio의 일부로 프롬프트 조정하는 기능을 사용하면 레이블이 지정된 데이터로 파운데이션 모델을 조정하여 성능과 정확성을 향상할 수 있습니다. 프롬프트 조정은 모델을 다시 훈련하거나 가중치를 업데이트하지 않고도 파운데이션 모델을 새로운 다운스트림 작업에 맞추는 효율적이고 저렴한 방법입니다. 모델을 조정하고 나면 Prompt Lab에서 해당 모델을 사용할 수 있습니다. 후속 릴리스에는 Tuning Studio의 일부로 모델 미세 조정 기능이 포함됩니다.

데이터 과학 및 MLOps ML 모델 구축 프로세스를 자동화하려는 데이터 과학자에게 필요하며, 파운데이션 모델로 구동되는 모든 툴, 파이프라인, 런타임을 제공합니다. 다양한 API, SDK 및 라이브러리와의 연결을 통해 개발부터 배포까지 AI 모델의 전체 라이프사이클을 자동화하세요.

생성형 AI 기능

Prompt Lab에서 파운데이션 모델을 활용하여 더 향상된 AI를 더 빠르게 만들 수 있습니다. 다양한 사용 사례와 작업에 다양한 프롬프트를 적용해 실험해 보세요. 단 몇 줄의 지침만으로 직무 설명 초안을 작성하고 고객 불만 사항을 분류하며, 복잡한 규제 문서를 요약하고 주요 비즈니스 정보를 추출하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. 최신 오픈 소스 및 IBM에서 학습시킨 파운데이션 모델을 활용하여 특정 비즈니스 요구 사항에 맞게 모델을 신속하게 조정합니다.

코드 없이 콘텐츠 생성 마케팅 이메일 작성부터 고객 페르소나 생성에 이르기까지 watsonx.ai는 여러분의 새로운 크리에이티브 파트너입니다. 원하는 것을 지정하고 매개변수를 설정하기만 하면 AI가 작업을 수행합니다.

교육 없이 등급 규정자 구축 예제가 없어도 watsonx.ai는 서면 입력을 읽고 분류할 수 있습니다. 예를 들어 고객 불만을 평가 및 정렬하거나 고객 피드백 감정을 검토할 수 있습니다.

훌륭한 요약으로 시간 절약 watsonx.ai는 숙련된 비서처럼 빽빽한 텍스트를 개인화된 핵심 요약으로 변환하여 재무 보고서, 회의 기록 등에서 핵심 사항을 캡처하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

사전 교육 없이 정보 추출 watsonx.ai는 복잡한 문서에서 세부 사항을 정렬하고 원하는 정보를 빠르게 가져올 수 있습니다. 명명된 엔티티를 식별하고, 이용 약관 등을 분석하는 작업을 수행합니다.

Q&A 애플리케이션 개선 RAG(검색 증강 생성)을 활용하여 광범위한 외부 또는 내부 지식 기반에 근거를 둔 사실적으로 정확한 출력을 생성하세요.

MLOps 기능

시각적으로 또는 코드를 사용하여 모델을 구축하고, 엔드투엔드 라이프사이클 설명 가능성과 공정성을 갖춰 배포 및 모니터링할 수 있습니다. MLOps를 사용하여 어느 툴에서든 모델 생성을 간소화하고 자동 모델 재훈련을 제공합니다.

자동화된 파이프라인 생성 데이터 과학자가 ML 모델을 구축, 훈련, 배포할 수 있는 단일 협업 스튜디오입니다. 팀이 워크플로우를 간소화할 수 있도록 다양한 데이터 소스를 지원합니다. 사용자는 자동화된 ML 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 통해 개발 및 배포 라이프사이클 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다.

최적화 문제 해결 CPLEX Optimizer를 통해 계획, 일정, 가격, 재고 또는 리소스 관리와 같은 비즈니스 의사 결정을 개선하기 위한 처방적 분석을 알아보세요. 이러한 CPLEX Decision Optimization 엔진은 비즈니스 목표를 해결하기 위해 특수한 수학적 알고리즘과 제약 조건 기반 프로그래밍을 적용합니다. CPLEX 솔버에서 쉽게 공유할 수 있는 표 또는 그래픽 보기에 액세스하여 협업을 강화하고 인사이트를 얻는 시간을 단축하세요.
시각적 예측 모델 개발 사용하기 쉬운 워크플로우를 통해 통합 데이터 및 AI 스튜디오에서 시각적 데이터 사이언스를 오픈 소스 라이브러리 및 노트북 기반 인터페이스와 결합할 수 있습니다.

전체 AI 라이프사이클 가속화 AutoAI를 사용하면 초보자도 쉽게 시작할 수 있을 뿐만 아니라, 전문 데이터 과학자의 경우엔 AI 개발을 위한 실험을 가속화할 수 있습니다. AutoAI는 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼 파라미터 최적화를 자동화합니다.

합성 테이블 형식 데이터 생성 기존 데이터 또는 사용자 지정 데이터 스키마를 활용하여 합성 테이블 형식으로 데이터 세트를 생성하세요. 기존 데이터베이스에 연결하고 데이터 파일을 업로드하며, 열을 익명화하고 필요한 만큼의 데이터를 생성하여, 데이터 격차를 해결하거나 기존 유형의 AI 모델을 학습시킬 수 있습니다.

IBM과의 파트너십을 통해 향상된 watsonx.ai 내장 상용 솔루션을 제공하면 고객의 요구 사항을 더 효과적으로 처리할 수 있습니다.
타사 리뷰
다음 단계 안내

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각주

1IBM이 제시한 계획, 방향, 의도에 대한 설명은 IBM의 단독 재량에 따라 예고 없이 변경되거나 철회될 수 있습니다. 자세한 내용은 가격 책정을 참고하세요. 소프트웨어 가격 책정에 달리 명시되지 않는 한, 모든 특징, 기능 및 잠재적 업데이트는 SaaS에만 적용됩니다. IBM은 SaaS와 소프트웨어의 특징 및 기능이 동일함을 보증하지 않습니다.