Wypróbuj wielochmurową strategię ModelOps na platformie IBM Cloud Pak® for Data

Przegląd

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

Do 2023 r. 70% obciążeń AI będzie korzystać z kontenerów aplikacyjnych lub zostanie zbudowanych z użyciem bezserwerowego modelu programowania wymagającego kultury opartej na strategii 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 kompleksowe cykle życia w celu optymalizacji wykorzystania modeli i aplikacji w chmurach, ukierunkowanie modeli uczenia maszynowego, modeli optymalizacyjnych oraz innych modeli operacyjnych na potrzeby integracji z procesami ciągłej integracji i ciągłego wdrażania (CI/CD). IBM Cloud Pak® for Data korzysta z rozwiązania IBM Watson® Studio jako idealnej platformy do tworzenia wielochmurowej strategii ModelOps.

Funkcje ModelOps

Co można zrobić z użyciem strategii ModelOps?

Generowanie rankingu potoków modelu

Automatycznie przygotowuj dane, wybieraj modele, projektuj funkcje i optymalizuj hiperparametry w celu wygenerowania rankingu potoków.

Monitorowanie modeli uczenia maszynowego

Monitoruj modele uczenia maszynowego, wyświetlając możliwe odchylenia modeli i ucząc się, jak je łagodzić, a także jak analizować wyniki.

Sprawdzanie modeli i eliminowanie odchyleń

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

Wdrażanie funkcji modelu przy użyciu aplikacji

Przetwarzaj wstępnie dane przed przekazaniem ich do modeli, obsługuj błędy i dołącz wywołania do wielu modeli.

Budowanie i wdrażanie modeli na wielu chmurach

Wdrażaj i uruchamiaj modele w praktycznie dowolnym miejscu. Zbuduj własną chmurę gotową na zastosowanie sztucznej inteligencji, korzystając z platformy x86, IBM Cloud Pak® for Data System i systemu IBM Power®.

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.

Co nowego w wielochmurowej strategii ModelOps?

Webinarium: 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.

451 Research: Sztuczna inteligencja i strategia ModelOps z automatyzacją

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

Ścieżka szkoleniowa dla programistów: Uczenie maszynowe

Buduj i uruchamiaj modele oraz zarządzaj nimi na ujednoliconej platformie danych i AI. Udoskonalaj modele w trybie ciągłym i wykorzystuj je na potrzeby aplikacji.

Ilustracje przedstawiające produkt

Porównanie wskaźników KPI

zrzut ekranu przedstawiający wizualizację porównania modeli, w tym wskaźników KPI, kosztów konserwacji i produkcji

Porównanie wskaźników KPI

Porównywanie modeli z kluczowymi wskaźnikami wydajności.

Wyjaśnienia

zrzut ekranu przedstawiający sposób ustalania prognoz oraz najważniejsze czynniki wpływające na prognozy

Wyjaśnienia

Przegląd objaśnień wyników AI.

Ranking potoków

zrzut ekranu przedstawiający przewidywanie awarii dla zestawu modeli i rankingu potoków

Ranking potoków

Automatycznie przygotowuj dane, projektuj funkcje, optymalizuj parametry i generuj ranking modeli.

Dryft modelu

zrzut ekranu przedstawiający wielkość dryftu modelu dla niemieckiego modelu ryzyka kredytowego

Dryft modelu

Wykrywanie i korygowanie dryftu modelu w środowisku produkcyjnym.

Porównanie wielochmurowych i tradycyjnych strategii ModelOps

Wielochmurowa strategia ModelOps Tradycyjna strategia ModelOps
Obsługa wielu chmur
Zautomatyzowany cykl życia AI
Monitorowanie kluczowych wskaźników wydajności biznesowej
Możliwości wyjaśniania i usuwanie odchyleń
Kierunek i pomiar dryftu
Wdrażanie jednym kliknięciem dzięki procesom CI/CD
Zarządzanie modelem i opinie
Zaawansowane opracowywanie danych
Przygotowanie danych