資料の 英語版 に戻るエンドツーエンドのサンプル：AIソリューションアクセラレータ
エンドツーエンドのサンプル：AIソリューションアクセラレータ
最終更新: 2025年2月21日
IBM が提供するAIソリューションアクセラレータは、一連のエンドツーエンドソリューションであり、例として実行したり、一般的なビジネス上の問題に対処するためにカスタマイズしたりすることができます。
AIソリューションアクセラレータの概要
AIソリューションアクセラレーターは、AIソリューションで特定のビジネス上の問題を解決するお手伝いをします。 リソースハブでアクセラレータを閲覧し、必要なものを自分で作成してください。
アクセラレータは、AIソリューションを構築するために必要なものがすべて含まれたサンプルプロジェクトで構成されています。 サンプルプロジェクトには、 データ資産、Jupyterノートブック、スクリプト、ジョブ、パラメータセットを含めることができます。
プロセスの概要
各アクセラレーターで詳細な手順が提供されます。 以下のステップは、サンプル・プロジェクトのプロセスの概要を示しています。
アクセラレータを始めるには：
- リソースハブのサンプルプロジェクトにアクセスします。 リソースハブ内のサンプルをフィルタリングして、すべてのサンプルプロジェクトまたはすべてのAIソリューションアクセラレータを表示することができます。
- 「プロジェクトを作成」 をクリックし、プロジェクト作成の手順に従ってください。
- 指示に従ってノートブックを実行し、その他のタスクを完了します。
アクセラレーター
The RAGアクセラレーターとのQ&A guides you through setting up retrieval-augmented generation (RAG) to generate factually accurate output that is grounded in information from provided documents.
watsonx.ai でのMLモデルの構築と、 watsonx.data でのSparkによるバッチスコアリングでは、 watsonx.ai でのMLモデルのトレーニングと永続化、および watsonx.data でのSparkによるそれらのモデルのバッチスコアリングのエンドツーエンドのワークフローをガイドします。
親トピック: 入門