Pipeline IBM Orchestration

Automatizzare il percorso verso la produzione

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L'inserimento di un modello in un prodotto è un processo a più fasi. I dati devono essere caricati ed elaborati, i modelli devono essere addestrati e valutati prima di essere distribuiti e testati. Gli esperimenti di IA, l'analisi dei dati e i modelli di apprendimento automatico richiedono tutti una maggiore osservazione, valutazione e aggiornamento nel tempo per evitare distorsioni o derive.

Il grafico seguente mostra un esempio di ciclo di vita di un modello che è possibile automatizzare tra i molti flussi che si possono creare.

È possibile automatizzare la pipeline per:

• caricare ed elaborare i dati in modo sicuro da un'ampia gamma di fonti interne e connessioni esterne.
• ottenere i risultati desiderati costruendo, eseguendo, valutando e distribuendo modelli o script di esecuzione in modo coeso.
• semplificano l'esecuzione dei percorsi del vostro flusso creando rami e raccogliendo i risultati con visualizzazioni dirette.

Le pipeline possono eseguire esperimenti che includono, ma non si limitano a:

• Esperimenti AutoAI
• Lavori Jupyter Notebook
• Data Refinery posti di lavoro
• SPSS Modeler posti di lavoro

Per ridurre i tempi dalla concezione alla produzione, è possibile assemblare la pipeline e aggiornare e testare rapidamente le modifiche. L'area di disegno Pipeline fornisce strumenti per visualizzare la pipeline, personalizzarla al runtime con le variabili del parametro della pipeline e quindi eseguirla come un lavoro di prova o in base a una pianificazione.

Utilizzate gli strumenti di modifica delle pipeline per una collaborazione più coesa tra un data scientist e un ingegnere ModelOps. Un data scientist può creare e formare un modello. Un ingegnere ModelOps può quindi rendere automatico il processo di formazione, distribuzione e valutazione del modello dopo che è stato pubblicato in un ambiente di produzione.

Casi di utilizzo ed esercitazioni

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È possibile includere IBM Orchestration Pipelines nella propria soluzione di data fabric per gestire e automatizzare il ciclo di vita dei dati e dell'IA. Per ulteriori informazioni su come Data Fabric può supportare gli obiettivi e le operazioni di machine learning in modo pratico, consultate Casi d'uso.

• Il caso d'uso di Data Science e MLOps descrive come gestire i dati, costruire una pipeline di creazione e distribuzione di modelli e valutare la correttezza e le prestazioni dei modelli.
• Data science e MLOps tutorial: orchestrazione di una pipeline AI con integrazione dei dati
• Esercitazione di data science e MLOps: orchestrazione di una pipeline AI con monitoraggio del modello

Ulteriori risorse

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Per ulteriori informazioni, consulta questo post del blog sull' automazione del ciclo di vita AI con un flusso di pipeline.

Ulteriori informazioni

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• Aggiungere una pipeline al proprio progetto e conoscere gli strumenti dell'area di disegno.
• Eseguire la pipeline di esempio integrata per provare a eseguire un flusso di pipeline pratico.
• Creare una pipeline per creare un flusso end-to-end del vostro scenario personalizzato.
• Esecuzione e salvataggio delle pipeline per gestire le pipeline come risorse.