Wypróbuj wielochmurową strategię ModelOps

Czym jest wielochmurowa strategia ModelOps? Dlaczego nie warto z nią zwlekać?

Do 2023 roku 70% obciążeń AI będzie bazować na konteneryzacji aplikacji lub też będzie zbudowanych w oparciu o bezserwerowy model programowania towarzyszący kulturze DevOps*.

ModelOps to zasadnicza strategia wykorzystania operacyjnego modelu w aplikacjach. ModelOps synchronizuje kadencje między potokami aplikacji i modeli. Dzięki wielochmurowej strategii ModelOps możesz optymalizować analizy i rozwiązania AI, wykorzystując dane, modele i zasoby z różnych środowisk — brzegowych, centralnych czy chmurowych.

Wielochmurowa strategia ModelOps obejmuje całe cykle życia, umożliwiając skuteczniejsze eksploatowanie modeli i aplikacji w różnych chmurach. Integruje modele uczenia maszynowego, modele optymalizacji i inne modele operacyjne z procesami CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment). IBM Cloud Pak™ for Data wykorzystuje rozwiązania IBM Watson® StudioWatson Machine Learning i Watson OpenScale jako idealną platformę do budowy wielochmurowej strategii ModelOps.

 

dziewięciu wioślarzy w kajaku

Co nowego w wielochmurowej strategii ModelOps

kontenerowiec na oceanie

Webinarium na żądanie: Synchronizuj strategię DevOps i technologię AI

Dowiedz się, dlaczego 63% przedsiębiorstw przyjęło strategię DevOps, a 33% z nich angażuje zespoły analityków danych do prac nad aplikacjami AI.

dwóch mężczyzn patrzących na notes

451 Research: AI i ModelOps oraz inteligentna automatyka

Poznaj spostrzeżenia i praktyczne wskazówki pionierów technologii AI. Dowiedz się, jak zintegrować strategię ModelOps ze środowiskiem wielochmurowym.

mężczyzna rozmawiający przez telefon

Ujednolicona platforma danych i AI do budowania i uruchamiania modeli oraz zarządzania nimi

Przygotowuj dane, buduj modele i mierz wyniki. Udoskonalaj modele w trybie ciągłym i wykorzystuj je na potrzeby aplikacji.

Zobacz możliwości platformy IBM Data Science dla wielochmurowej strategii ModelOps

Comparison Table

Tabela porównawcza
  Wielochmurowa strategia ModelOps Tradycyjna strategia ModelOps
Obsługa wielu chmur   
Zautomatyzowany cykl życia AI   
Monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności biznesowej   
Wytłumaczalność i obiektywizacja   
Kierunek i pomiar dryftu   
Wdrażanie jednym kliknięciem dzięki procesom CI/CD   
Zarządzanie modelami i informacje zwrotne   
Zaawansowane opracowywanie danych   
Przygotowanie danych