0 / 0
Torna alla versione inglese della documentazione
Distribuzione di modelli di fondazione personalizzati
Ultimo aggiornamento: 28 nov 2024
Distribuzione di modelli di fondazione personalizzati

È possibile caricare e distribuire un foundation model personalizzato da utilizzare con le funzionalità di inferenza di watsonx.ai

Oltre a lavorare con i modelli di fondazione curati da IBM, è ora possibile distribuire i propri modelli di fondazione. Dopo aver distribuito i modelli, creare i prompt che fanno riferimento ai modelli personalizzati dal Prompt Lab.

L'implementazione di un foundation model personalizzato offre la flessibilità necessaria per implementare le soluzioni di intelligenza artificiale più adatte al vostro caso d'uso.

Se si utilizza un modello di un fornitore terzo, è meglio ottenere il modello direttamente dal costruttore del modello. Un luogo dove trovare nuovi modelli è Hugging Face, un archivio di modelli di fondazione open source utilizzato da molti costruttori di modelli.

Guardate questo video per vedere come distribuire un foundation model personalizzato.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività di questa documentazione.

Importazione di modelli di fondazione personalizzati in uno spazio di distribuzione

Il processo di distribuzione di un foundation model e di messa a disposizione per l'inferenza comprende attività eseguite da un ingegnere ModelOps e da un ingegnere Prompt.

L'ingegnere ModelOps deve prima caricare il modello sul cloud storage (interno o esterno). Per distribuire un foundation model personalizzato, l'ingegnere ModelOps deve creare o promuovere una risorsa foundation model nel contesto del progetto o dello spazio di distribuzione.

Dopo che il modello è stato distribuito in produzione, il tecnico Prompt può richiedere il foundation model personalizzato dal Prompt Lab o dall'API di watsonx.ai

Il grafico seguente rappresenta un flusso di attività che vengono tipicamente svolte da un ingegnere ModelOps e da un ingegnere Prompt:

Panoramica del processo di distribuzione di un foundation model personalizzato

Preparazione del modello

Per preparare il modello, il tecnico ModelOps deve eseguire le seguenti operazioni:

  1. Esaminare le considerazioni e i requisiti per l'implementazione di un foundation model personalizzato.
  2. Salvataggio dei file del modello nell'archivio oggetti del cloud.
  3. Creare una risorsa modello.

Distribuzione di un foundation model personalizzato

Dopo aver preparato il modello, il tecnico ModelOps deve eseguire le seguenti operazioni:

  1. Creare l'installazione client per il foundation model personalizzato.
  2. Gestire o aggiornare la distribuzione.

Prompt del foundation model personalizzato

Quando il modello viene distribuito, il tecnico Prompt può iniziare a richiedere il foundation model personalizzato dal Prompt Lab o dall'API watsonx.ai Vedere Utilizzo del foundation model personalizzato per generare l'output di richiesta.

Nota: solo i membri del progetto o dello spazio in cui è distribuito il foundation model personalizzato possono richiederlo. Il modello non è disponibile per gli utenti di altri progetti o spazi.

Passi successivi

Ulteriori informazioni

Argomento principale: Distribuzione delle risorse foundation model

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni