IBM Cloud Pak® for Data üzerinde çok bulutlu ModelOps'u deneyin

Genel bakış

Çok bulutlu ModelOps nedir? Neden şimdi?

2023 yılı itibariyle, yapay zeka iş yüklerinin %70'i uygulama konteynerlerini kullanacak ya da bir DevOps kültürünü gerekli kılan sunucusuz bir programlama modeli kullanılarak oluşturulacak.*

ModelOps, uygulamalarda bir modeli işlevsel 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, bulutlar arasında model ve uygulamaların kullanımını optimize etmek için uçtan uca yaşam döngülerini kapsar, makine öğrenmesi modellerini, optimizasyon modellerini ve diğer operasyonel modelleri Sürekli Bütünleştirme ve Sürekli Devreye Alma (CICD) ile bütünleştirmek için diğer işletim modellerini kapsar. IBM Cloud Pak ® for Data, çok bulutlu ModelOps uygulamanızı oluşturmak için ideal platform olarak IBM Watson® Studio ürününü kullanır.

ModelOps özellikleri

ModelOps ile neler yapabilirsiniz?

Bir model hattı lider panosu oluşturun

Otomatik olarak veri hazırlayın, modeller seçin, özellik mühendisliği gerçekleştirin ve model hattı liderlik panosu oluşturmak için hiper parametreleri optimize edin.

Makine öğrenmesi modellerini izleyin

Olası model yanlılığını görüntüleyerek, bu yanlılığın etkisini nasıl azaltacağınızı öğrenerek ve sonuçları açıklayarak makine öğrenmesi modellerini izleyin.

Modelleri inceleyin ve yanlılığı giderin

Yanlı olmayan bir model uç noktası oluşturun ve açıklanabilirliği gösterin. Model sapmasına yol açan veri tutarsızlığını tespit edin.

Model işlevlerini uygulamalarla devreye alın

Modellere iletmeden önce verileri ön işlemeye tabi tutun, hataları işleyin ve birden çok modele yönelik çağrıları dahil edin.

Modelleri birden çok bulutta oluşturun ve devreye alın

Modelleri hemen hemen her yerde devreye alın ve gönderin. x86, IBM Cloud Pak® for Data System ve IBM Power® sistemini kullanarak kendi yapay zekaya hazır bulutunuzu oluşturun.

Modelleri birleşik bir arayüzde oluşturun, çalıştırın ve yönetin

Verileri hazırlayın, modeller oluşturun ve sonuçları ölçün. Geri bildirim döngüsü olan modelleri sürekli olarak geliştirin.

Çok bulutlu ModelOps'taki yenilikler neler?

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.

451 Research: Otomasyon özellikli yapay zeka ve ModelOps

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

Geliştiriciler için öğrenme yolu: Makine öğrenmesi

Modelleri birleşik bir veri ve yapay zeka platformunda oluşturun, çalıştırın ve yönetin. Modelleri sürekli olarak geliştirin ve uygulamalarınız için kullanın.

Ürün resimleri

KPI karşılaştırması

temel performans göstergesi, bakım maliyetleri ve üretim de dahil olmak üzere, model karşılaştırmasını gösteren ekran görüntüsü

KPI karşılaştırması

Modelleri temel performans göstergeleriyle (KPI) karşılaştırın.

Açıklamalar

bir tahmin nasıl belirlendiğini ve tahmini etkileyen en önemli etkenleri gösteren ekran görüntüsü

Açıklamalar

Yapay zeka sonuçlarının ardındaki açıklamalara bakın.

Veri hattı liderlik panosu

bir dizi model ve bir veri hattı liderlik panosu için hata öngörüsünü gösteren ekran görüntüsü

Veri hattı liderlik panosu

Verileri otomatik olarak hazırlayın, özellikleri planlayıp düzenleyn, parametreleri optimize edin ve model lider panosu oluşturun.

Model sapması

bir Alman kredi risk modeli için model sapmasının boyutunu gösteren ekran resmi

Model sapması

Üretimdeki model sapmasını belirleyin ve düzeltin.

Çok bulutlu ve geleneksel ModelOps karşılaştırması

Çok bulutlu ModelOps Geleneksel ModelOps
Çoklu bulut desteği
Otomatik AI yaşam döngüsü
İşle ilgili KPI'ları izleme
Açıklanabilirlik ve yanlılık giderme
Sapma yönü ve ölçümü
CI/CD ile tek tıkla devreye alma
Model yönetimi ve geribildirim
Gelişmiş veri rafinerisi
Veri hazırlama