IBM watsonx 과 Cloud Pak for Data as a Service
IBM watsonx 와 Cloud Pak for Data as a Service 는 동일한 공통 핵심 기능을 가지고 있으며 여러 면에서 호환됩니다. watsonx 환경은 Cloud Pak for Data as a Service 에서 제공하는 도구 및 서비스의 일부분을 제공합니다. 그러나 watsonx 의 watsonx.ai 및 watsonx.governance 는 Cloud Pak for Data as a Service에서 동일한 도구 세트보다 더 많은 기능을 제공합니다.
공통 기능
다음 기능은 watsonx 와 Cloud Pak for Data as a Service 에서 동일하게 제공됩니다:
- 보안, 준수 및 격리
- 워크로드를 실행하기 위한 자원 계산
- 플랫폼 전체에서 자산에 대한 글로벌 검색
- 연결 공유를 위한 Platform assets catalog
- 작업공간 내의 역할 기반 사용자 관리
- 서비스를 추가하기 위한 서비스 카탈로그
- 관리 메뉴에서 계산 사용법 보기
- 원격 데이터 소스에 대한 연결
- 개인용 또는 공유된 연결 신임 정보
- 샘플 자산 및 프로젝트
watsonx 와 Cloud Pak for Data as a Service 에 모두 가입한 경우 서로 다른 경험을 전환할 수 있습니다. 환경 전환을 참조하세요.
각 경험의 서비스
두 플랫폼 모두 데이터 사이언스, MLOps및 AI 거버넌스 유스 케이스에 대한 서비스를 제공합니다.
- watsonx.ai Studio
- watsonx.ai Runtime
- watsonx.governance
단, watsonx 환경의 watsonx.ai 및 watsonx.governance 서비스에는 Cloud Pak for Data as a Service 의 서비스에는 포함되지 않은 기초 모델 및 생성 AI 작업용 기능이 포함되어 있습니다.
Cloud Pak for Data as a Service 는 다음 유스 케이스에 대한 서비스도 제공합니다.
- 데이터 통합
- 데이터 거버넌스
Cloud Pak for Data as a Service 서비스 카탈로그의 IBM Cloud 서비스의 내용을 참조하십시오
데이터 과학 및 AI 도구
두 환경 모두 공통된 데이터 과학 및 AI 도구 세트를 제공합니다. 그러나 watsonx 에서는 Prompt Lab 툴이나 노트북의 Python 라이브러리를 사용하여 기초 모델 추론을 수행할 수도 있습니다. Cloud Pak for Data as a Service 에서는 기초 모델 추론과 ' Prompt Lab ' 도구를 사용할 수 없습니다.
다음 표에는 각 경험에서 사용할 수 있는 데이터 과학 및 AI 도구가 나와 있습니다.
| 도구 | watsonx as a Service? |
Cloud Pak for Data as a Service에서? |
|---|---|---|
| Prompt Lab | ✓ | 아니오 |
| Synthetic Data Generator | ✓ | 아니오 |
| Tuning Studio | ✓ | 아니오 |
| Agent Lab | ✓ | 아니오 |
| AutoAI rAG용 | ✓ | 아니오 |
| Data Refinery | ✓ | ✓ |
| 시각화 | ✓ | ✓ |
| Jupyter 노트북 | ✓ | ✓ |
| RStudio IDE | ✓ | ✓ |
| SPSS Modeler | ✓ | ✓ |
| Decision Optimization | ✓ | ✓ |
| AutoAI 머신 러닝용 | ✓ | ✓ |
| 오케스트레이션 파이프라인 | ✓ | ✓ |
Cloud Pak for Data as a Service 에 가입한 경우 watsonx 에 액세스하여 요구 사항을 충족하는 프로젝트 및 배포 공간을 한 경험에서 다른 경험으로 이동할 수 있습니다. 프로젝트에 대한 경험 전환하기 및 배포 공간에 대한 경험 전환하기를 참조하세요.
AI 거버넌스 도구
두 경험 모두 동일한 AI 사용 사례 인벤토리 및 평가 도구를 포함하고 있습니다. 그러나 watsonx에서 생성 AI 자산 및 치수를 추적하고 평가할 수 있습니다.