Çok bulutlu ModelOps'i deneyin

Çok bulutlu ModelOps nedir? Neden şimdi?

2023 yılına kadar, yapay zeka iş yüklerinin %70'i, uygulama konteyneri kullanacak ya da bir DevOps kültürü gerektiren sunucusuz bir programlama modeli kullanılarak oluşturulacak.*

ModelOps, uygulamalarda bir modeli operasyonel hale getirmeye yönelik ilkeye dayalı bir yaklaşımdır. ModelOps, uygulama ve model hatları arasındaki aralıkları senkronize eder. Uç noktadan çekirdeğe ve buluta kadar verileri, modelleri ve kaynakları kullanarak, çok bulutlu ModelOps ile veri biliminizi ve yapay zeka yatırımlarınızı optimize edebilirsiniz.

Çok bulutlu ModelOps, Sürekli Entegrasyon ve Sürekli Devreye Alma (CICD) ile entegrasyon için için makine öğrenimi modellerini, optimizasyon modellerini ve diğer operasyonel modelleri hedefleyerek, modellerin ve uygulamaların bulut ortamlarında kullanımını optimize etmek için uçtan uca yaşam döngülerini kapsar. IBM Cloud Pak™ for Data; IBM Watson® StudioWatson Machine Learning ve Watson OpenScale'ı, çok bulutlu ModelOps uygulamanızı oluşturmak için ideal platform olarak kullanır.

 

teknedeki dokuz kürekçi

Çok bulutlu ModelOps'un avantajları

Çok bulutlu ModelOps'teki yenilikler

okyanustaki kargo gemisi

İsteğe bağlı web semineri: DevOps ve yapay zekayı senkronize edin

İşletmelerin %63'ü DevOps'u benimsiyor ve %33'ü yapay zeka destekli uygulamalar için veri bilimi ekipleriyle çalışıyor. Nedenlerini öğrenin.

bir nota bakan iki adam

451 Research: Akıllı otomasyonla yapay zeka ve ModelOps

Yapay zeka öncülerinden, çoklu bulut ortamında ModelOps'in nasıl oluşturulacağıyla ilgili içgörüler ve yarar sağlayacak ipuçları elde edin.

telefonda konuşan adam

Modelleri birleşik bir veri ve yapay zeka platformunda oluşturun, çalıştırın ve yönetin

Verileri hazırlayın, modeller oluşturun ve sonuçları ölçün. Modelleri sürekli olarak geliştirin ve uygulamalarınız için kullanın.

IBM Veri Bilimi çok bulutlu ModelOps içinde neler yapabileceğinizi görün

Comparison Table

Karşılaştırma tablosu
  Çok bulutlu ModelOps Geleneksel ModelOps
Çoklu bulut desteği   
Otomatik AI yaşam döngüsü   
İşle ilgili KPI'ları izleme   
Açıklanabilirlik ve yanlılığı giderme   
Sapma yönü ve ölçümü   
CICD ile tek tıkla devreye alma   
Model yönetimi ve geri bildirim   
Gelişmiş veri rafinerisi   
Veri hazırlama