Попробуйте ModelOps в мультиоблаке

Что такое ModelOps в мультиоблаке? Почему именно сейчас?

К 2023 году 70% ИИ-задач будут использовать контейнеры приложений или бессерверную модель программирования, что приведет к необходимости использования методики DevOps*.

Подход ModelOps обеспечивает использование моделей в приложениях. ModelOps синхронизирует работу приложений и моделей. ModelOps в мультиоблаке позволяет оптимизировать инвестиции в ИИ и технологии обработки данных с использованием данных, моделей и ресурсов от периферии до ЦОД и облака.

Решение Multicloud ModelOps охватывает весь жизненный цикл, оптимизируя использование моделей и приложений в разных облачных средах, и нацелено на модели машинного обучения, модели оптимизации и прочие операционные модели для объединения с процессами непрерывной интеграции и непрерывного развертывания (CICD). IBM Cloud Pak™ for Data использует IBM Watson® StudioWatson Machine Learning и Watson OpenScale в качестве идеальной платформы для разработки мультиоблачной стратегии ModelOps.

 

девять гребцов в лодке

Преимущества ModelOps в мультиоблаке

Возможности ModelOps в мультиоблаке

Новые возможности ModelOps в мультиоблаке

грузовое судно в океане

Запись вебинара: Синхронизация DevOps и технологии ИИ

Узнайте, почему 63% предприятий внедрили DevOps и 33% из них привлекают экспертов по анализу данных для ИИ-приложений.

двое мужчин смотрят на лист бумаги

451 Research: ИИ-технологии и ModelOps с интеллектуальной автоматизацией

Получите ценную информацию и практические советы от первопроходцев в сфере ИИ по развертыванию ModelOps в мультиоблачной среде.

мужчина говорит по телефону

Унифицированная платформа обработки данных и ИИ для создания, выполнения моделей и управления ими

Обеспечьте подготовку данных, создание моделей и измерение результатов. Непрерывно совершенствуйте модели и используйте их в ваших приложениях.

Узнайте о возможностях IBM Data Science for Multicloud ModelOps

Comparison Table

Сравнительная таблица
  ModelOps в мультиоблаке Традиционный подход ModelOps
Поддержка мультиоблака   
Автоматизация жизненного цикла ИИ   
Мониторинг бизнес-показателей   
Обоснованность и исключение предубеждений   
Направление смещения и измерения   
Развертывание одним щелчком мыши на основе процессов CICD   
Управление моделями и обратная связь   
Расширенные возможности уточнения данных   
Подготовка данных