試用多雲端 ModelOps

何謂多雲端 ModelOps?為什麼現在要使用?

到了 2023 年,70% 的 AI 工作負載將會使用應用程式容器,或使用無伺服器程式設計模型來建置 AI 工作負載,因此必須使用 DevOps 文化。*

ModelOps 是一種在應用程式中運作模型的原則方法。ModelOps 會同步化應用程式與模型管線之間的節奏。有了多雲端 ModelOps,您就能使用資料、模型和資源,優化從邊緣到核心的資料科學和 AI 投資。

多雲端 ModelOps 涵蓋端對端的生命週期,能優化雲端、目標機器學習模型、優化模型及其他作業模型之間對模型與應用程式的使用情況,藉此整合「持續整合與持續部署 (CICD)」兩大作業。IBM Cloud Pak™ for Data 會使用 IBM Watson® StudioWatson Machine LearningWatson OpenScale 作為建置多雲端 ModelOps 實務的理想平台。

 

船上九名槳手

多雲端 ModelOps 的新增功能

遠洋貨船

隨需網路研討會:同步化 DevOps 與 AI

瞭解為什麼 63% 的企業選擇採用 DevOps,而其中又有 33% 的企業聘用資料科學團隊來處理 AI 支援的應用程式。

看著一張筆記的兩名男性

451 Research 研究機構:擁有智慧自動化的 AI 和 ModelOps

向 AI 先驅者取經獲得洞察與實務的要訣,瞭解如何在多雲端環境中建置 ModelOps。

講電話的男性

在統一的資料和 AI 平台上建置、執行和管理模型

準備資料、建置模型和測量結果。持續改進模型,並將其應用於應用程式。

看看您在 IBM Data Science 多雲端 ModelOps 內部能發揮什麼潛力

Comparison Table

比較表
  多雲端 ModelOps 傳統 ModelOps
多雲端支援   
自動化的 AI 生命週期   
商業 KPI 監控   
可說明性與消弭偏差   
漂移方向與測量   
一鍵透過 CICD 部署   
模型管理與回饋   
進階資料精煉   
資料準備