Wypróbuj wielochmurową strategię ModelOps

Rozpocznij bezpłatnie w chmurze

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 modelu operacyjnego 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 Studio, Watson Machine Learning i Watson OpenScale jako idealną platformę do budowy wielochmurowej strategii ModelOps.

 

dziewięciu wioślarzy w kajaku

Korzyści z wielochmurowej strategii ModelOps

Automatyzacja zarządzania cyklem życia AI

Skróć cały proces tworzenia modelu AI. Szybciej osiągaj korzyści, oferując zespołom więcej możliwości i szansę zdobycia nowych umiejętności.

Poznaj AutoAI (odsyłacz prowadzi poza serwis IBM)

Szybsze wyniki AI

Skoreluj wydajność modelu z kluczowymi wskaźnikami wydajności. Wykorzystuj modele AI w różnych chmurach. Na potrzeby uczenia i wnioskowania algorytmów AI masz do wyboru różne środowiska chmurowe.

Ukierunkuj AI na wyniki

Monitorowanie bezstronności modelu i niwelowanie dryftu

Objaśniaj derywację modeli. Mierz ich bezstronność i koryguj dryft od oczekiwanej wartości bazowej.

Zarządzaj modelami AI (00:58)

Przygotowanie AI pod kątem DevOps

Wybór najwydajniejszych modeli dla aplikacji chmurowych to teraz kwestia minut. Możesz śledzić statystyki użycia i nadzorować sposób wykorzystania modelu.

Zobacz infografikę (PDF, 610 kB)

Optymalizacja rentowności chmury i modelu AI

Niech wielochmurowa technologia AI działa na rzecz Twojego przedsiębiorstwa. Korzystaj z elastycznych modeli rozliczeń.

Przeczytaj raport ESG

Uproszczone wdrażanie

Unifikuj dane, talenty i narzędzia. Przewiduj i optymalizuj wyniki dzięki wizualnej analityce danych i interfejsowi w języku naturalnym.

Zobacz broszurę (PDF, 1,8 MB)

Charakterystyka wielochmurowej strategii ModelOps

Generowanie rankingu potoków modelu

Automatycznie przygotowuj dane, wybieraj modele, doskonal funkcje i optymalizuj hiperparametry.

Znajdź najwydajniejsze modele

Monitorowanie modeli uczenia maszynowego w Watson OpenScale

Zobacz potencjalne odchylenia w modelach. Dowiedz się, jak je niwelować i jak objaśniać wyniki.

Zobacz 30-minutową prezentację

Sprawdzanie modeli i eliminowanie odchyleń

Wygeneruj nieobciążony punkt końcowy modelu, a następnie potwierdź jego wytłumaczalność. Wykrywaj niespójności w danych prowadzące do dryftu modelu.

Zobacz Watson OpenScale w praktyce

Implementacja funkcji wdrażania modelu z aplikacjami

Przeprowadzaj wstępne przetwarzanie danych przed przekazaniem ich modelom. Eliminuj błędy i dodawaj odwołania do wielu modeli.

Zobacz, jak wdrażać funkcje

Możliwość dowolnego dobierania chmur na potrzeby budowania i wdrażania modeli

Wdrażaj i uruchamiaj modele w praktycznie dowolnym miejscu. Stwórz własną chmurę gotową na technologię AI, wykorzystując rozwiązania x86, IBM Cloud Pak for Data i IBM Power.

Rozpocznij w ciągu kilku godzin

Ujednolicony interfejs do budowania i uruchamiania modeli oraz zarządzania nimi

Przygotowuj dane, buduj modele i mierz wyniki. Udoskonalaj modele w trybie ciągłym, korzystając z pętli informacji zwrotnych.

Zobacz materiały edukacyjne

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.

Webinarium: Szybki start ze strategią ModelOps (odsyłacz prowadzi poza serwi…

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.

Zarejestruj się, aby przeczytać raport analityków 451

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.

Pierwsze kroki z uczeniem maszynowym

Zobacz możliwości platformy IBM Data Science dla wielochmurowej strategii ModelOps

Zrzut ekranu przedstawiający wizualizację konserwacji zapobiegawczej

Porównywanie modeli z kluczowymi wskaźnikami wydajności.
Zrzut ekranu przedstawiający poziom bezpieczeństwa danych

Przegląd objaśnień wyników AI.
Zrzut ekranu przedstawiający dane z funkcji inteligentnej konserwacji

Automatyczne przygotowywanie danych, tworzenie funkcji, optymalizowanie parametrów i generowanie rankingu modeli.
Zrzut ekranu przedstawiający dryft w modelu German Credit Risk Model

Wykrywanie i korygowanie dryftu modelu w środowisku produkcyjnym.
Zrzut ekranu przedstawiający wizualizację konserwacji zapobiegawczej

Porównywanie modeli z kluczowymi wskaźnikami wydajności.

Zrzut ekranu przedstawiający poziom bezpieczeństwa danych

Przegląd objaśnień wyników AI.

Zrzut ekranu przedstawiający dane z funkcji inteligentnej konserwacji

Automatyczne przygotowywanie danych, tworzenie funkcji, optymalizowanie parametrów i generowanie rankingu modeli.

Zrzut ekranu przedstawiający dryft w modelu German Credit Risk Model

Wykrywanie i korygowanie dryftu modelu w środowisku produkcyjnym.

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

Poznaj produkt IBM Watson Studio for IBM Cloud Pak for Data

ikona okresu próbnego

IBM Cloud Pak for Data

Rozpocznij 7-dniowy okres próbny
ikona gwiazdy

Dowiedz się więcej o Watson Studio for IBM Cloud Pak for Data

Przeczytaj dokumentację
ikona kostki

Podyskutuj o tym, jak zmodernizować firmę przy użyciu sztucznej inteligencji (AI)

Dołącz do społeczności

Przypis

*Źródło: Gartner. Chirag Dekate, et al. Predicts 2019: Artificial Intelligence Core Technologies, listopad 2018 r. (odsyłacz prowadzi poza serwis IBM)