IBM watsonx as a Service 和 Cloud Pak for Data as a Service 具有相同的公共核心功能，并在许多方面兼容。 watsonx 平台提供了 Cloud Pak for Data as a Service提供的工具和服务的子集。 但是， watsonx 上的 watsonx.ai 和 watsonx.governance 提供了比 Cloud Pak for Data as a Service上的同一工具集更多的功能。
公共核心功能
公共核心功能在 watsonx 和 Cloud Pak for Data as a Service上相同:
- 安全性，合规性和隔离
- 用于运行工作负载的计算资源
- 在整个平台中对资产进行全局搜索
- 平台资产目录，用于跨平台共享连接
- 工作空间中基于角色的用户管理
- 用于添加服务的服务目录
- 从 管理 菜单查看计算使用情况
- 与远程数据源的连接
- 个人或共享的连接凭证
- 样本资产和项目
如果您注册了 watsonx 和 Cloud Pak for Data as a Service，那么可以在平台之间进行切换。 请参阅 切换平台。
每个平台上的服务
这两个平台都为数据科学和 MLOps 以及 AI 治理用例提供服务:
- watsonx.ai工作室
- watsonx.ai运行时
- watsonx.governance
但是， watsonx 平台上的 watsonx.ai 和 watsonx.governance 服务包含用于处理 Cloud Pak for Data as a Service上这些服务中未包含的基础模型和生成 AI 的功能。
Cloud Pak for Data as a Service 还为以下用例提供服务:
- 数据集成
- 数据监管
数据科学和 AI 工具
这两个平台都提供了一组通用的数据科学和 AI 工具。 但是，在 watsonx上，您还可以使用 "提示实验室" 工具或 Notebook 中的 Python 库执行基础模型推断。 基础模型推断和提示实验室工具在 Cloud Pak for Data as a Service上不可用。
下表显示了每个平台上可用的数据科学和 AI 工具。
| 工具 | 在 watsonx as a Service 上? |
在 Cloud Pak for Data 即服务上? |
|---|---|---|
| Prompt Lab | ✓ | False |
| Synthetic Data Generator | ✓ | False |
| Tuning Studio | ✓ | False |
| Data Refinery | ✓ | ✓ |
| 可视化 | ✓ | ✓ |
| Jupyter Notebook | ✓ | ✓ |
| Federated Learning | ✓ | ✓ |
| RStudio IDE | ✓ | ✓ |
| SPSS Modeler | ✓ | ✓ |
| Decision Optimization | ✓ | ✓ |
| AutoAI 工具 | ✓ | ✓ |
| 编排管道 | ✓ | ✓ |
如果您已注册 Cloud Pak for Data as a Service，那么可以访问 watsonx ，并且可以将满足需求的项目和部署空间从一个平台移至另一个平台。 请参阅 切换项目的平台 和 切换部署空间的平台。
AI 治理工具
这两个平台都包含相同的 AI 用例清单和评估工具。 但是，在 watsonx上，您可以跟踪和评估生成的 AI 资产和维度。