Pruebe ModelOps multinube en IBM Cloud Pak® for Data
Visión general
¿Qué es ModelOps multinube? ¿Por qué ahora?
Para 2023, el 70 % de las cargas de trabajo de IA utilizarán contenedores de aplicaciones o se crearán utilizando un modelo de programación sin servidor que necesita una cultura de DevOps.*
ModelOps es un enfoque basado en principios para poner un modelo en funcionamiento en aplicaciones. ModelOps sincroniza cadencias entre la aplicación y las líneas de trabajo de modelo. Con ModelOps multinube, puede optimizar sus inversiones en ciencia de datos e IA mediante datos, modelos y recursos del edge hasta el núcleo y la nube.
ModelOps multinube cubre los ciclos de vida end-to-end para optimizar el uso de modelos y aplicaciones entre nubes, dirigido a modelos de machine learning, modelos de optimización y otros modelos operativos para integrarse con Continuous Integration and Continuous Deployment (CICD). IBM Cloud Pak® for Data utiliza IBM Watson® Studio como la plataforma ideal para crear su práctica de ModelOps multinube.
Beneficios de ModelOps
Características de ModelOps
¿Qué puede hacer con ModelOps?
Genere una tabla de clasificación de línea de trabajo de modelo
Prepare datos automáticamente, seleccione modelos, realice ingeniería de características y optimice los hiperparámetros para generar una tabla de clasificación de líneas de trabajo.
Supervise modelos de machine learning
Supervise los modelos de machine learning visualizando el posible sesgo del modelo y aprendiendo a mitigarlo y a explicar los resultados.
Examine y elimine el sesgo de modelos
Genere un punto final de modelo sin sesgos y muestre la explicación. Detecte inconsistencias de datos que conducen a la desviación del modelo.
Implemente funciones de modelo con aplicaciones
Preprocese datos antes de pasarlos a los modelos, gestione errores e incluya llamadas a varios modelos.
Cree e implemente modelos en varias nubes
Implemente y envíe por push modelos prácticamente en cualquier lugar. Cree su propia nube preparada para la IA utilizando x86, IBM Cloud Pak® for Data System y el sistema IBM Power®.
Cree, ejecute y gestione modelos en una interfaz unificada
Prepare datos, cree modelos y mida resultados. Mejore continuamente los modelos con un ciclo de retroalimentación.
Novedades de ModelOps multinube
Webinar: Sincronice DevOps e IA
Descubra por qué el 63 % de las empresas adoptaron DevOps y el 33 % de ellas incluyen equipos de ciencia de datos para aplicaciones con base en IA.
451 Research: AI y ModelOps con automatización
Obtenga información y consejos pragmáticos de los pioneros de la IA sobre cómo crear modelos en el entorno de multinube.
Vía de aprendizaje del desarrollador: Machine learning
Cree, ejecute y gestione modelos en una plataforma unificada de datos e IA. Mejore continuamente los modelos y utilícelos para sus aplicaciones.
Imágenes del producto
Comparación de KPI
Comparación de KPI
Compare modelos con indicadores clave de rendimiento.
Explicaciones
Explicaciones
Vea las explicaciones detrás de los resultados de IA.
Tabla de clasificación de líneas de trabajo
Tabla de clasificación de líneas de trabajo
Prepare automáticamente datos, diseñe características, optimice parámetros y genere una tabla de clasificación de modelos.
Desviación del modelo
Desviación del modelo
Detecte y corrija las desviaciones del modelo en producción.
Multinube frente a modelos tradicionales
| ModelOps multinube | ModelOps tradicionales | |
|---|---|---|
| Soporte multinube | ||
| Ciclo de vida de IA automatizado | ||
| Supervisión de KPI de negocios | ||
| Explicación y remoción de sesgos | ||
| Dirección y medición de desviaciones | ||
| Implementación de un solo clic con CICD | ||
| Gestión de modelos y comentarios | ||
| Refinería de datos avanzada | ||
| Preparación de datos |
Empiece a usar
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