watsonx.aiiçin nasıl kaydoldum?

IBM watsonx.aiadresini deneyin.

watsonx.ai ' i ücretsiz deneyebilir miyim?

Evet, IBM watsonx.aiiçin kaydolduğunuzda, temel hizmetlerin ücretsiz sürümünü otomatik olarak tahsis edebilirsiniz: Watson Studio ve Watson Machine Learning.

watsonx.aiürününü nasıl yükseltebilirim?

watsonx.aiiçin temel hizmetlerden herhangi birini yükseltmeye hazır olduğunuzda, işinizden ya da verilerinizden herhangi birini kaybetmeden yükseltme yapabilirsiniz.

Bir hizmeti yükseltmek için IBM Cloud hesabının sahibi ya da yöneticisi olmanız gerekir. Bkz. watsonx.

Watson Studio Lite planımdan en yüksek çalıştırma zamanını nasıl alabilirim?

Watson Studio Lite planı ayda 10 CUH sağlar. Varlıklarınızı daha düşük CUH oranlarıyla ortamları kullanmak üzere ayarlayarak mevcut CUH ' unuzu en üst düzeye çıkarabilirsiniz. Örneğin, not defteri ortamınızı değiştirebilirsiniz. Kullanılabilir ortamları ve gerekli CUH ' yi görmek için Watson Studio için hizmet kataloğu sayfasıadresine gidin.

IBM Cloud hesap sahibimi nasıl bulurum?

Sahibi olmadığınız bir IBM Cloud ' da kurumsal bir hesabınız ya da çalışmanız varsa, bir hesap sahibinden size bir çalışma alanına ya da başka bir role erişim vermesini istemeniz gerekebilir.

IBM Cloud hesap sahibini bulmak için:

1. Gezinme menüsünden Yönetim > Erişim (IAM)seçeneklerini belirleyin.
2. Avatar menüsünden, doğru hesapta olduğunuzdan emin olun ya da gerekirse hesapları değiştirin.
3. Kullanıcılar' ı tıklatın ve yanındaki owner sözcüğüyle kullanıcı adını bulun.

Rolleri anlamak için bkz. Roles for IBM watsonx. Rollerinizi belirlemek için Rollerinizi belirlemebaşlıklı konuya bakın.

Geri bildirim sağlayabilir miyim?

Evet, bu platformu geliştirmeye devam ederken geri bildirimleri teşvik ediyoruz. Gezinme menüsünden Support > Share a idea(Destek > Fikir paylaş) seçeneklerini belirleyin.

Hangi temel modeller mevcut ve bunlar nereden geliyor?

Desteklenen temel modellerinintam listesine bakın.

Temel modelleri eğitmek için hangi veriler kullanıldı?

Ön eğitim verileri ve ince ayar da dahil olmak üzere, her bir modele ilişkin ayrıntılara ilişkin bağlantılar için: Desteklenen temel modeller.

Oluşturulan çıktının önyargılı, uygunsuz ya da yanlış içerik olup olmadığını denetlemesi gerekiyor mu?

Evet, temel modellerin oluşturulan çıkışını gözden geçirmeniz gerekir. Üçüncü Kişi modelleri, önyargılar ve yanlışlıklar içerebilecek verilerle eğitilmiştir ve yanlış bilgi, müstehcen veya saldırgan dil veya ayrımcı içerik içeren çıkışlar oluşturabilir.

Bilgi İstemi Laboratuvarında, Yapay Zeka koruyuculukları ' nı açtığınızda, bilgi istemi metninde ya da model çıkışında zararlı dil içeren herhangi bir cümle, zararlı olabilecek metnin kaldırıldığını belirten bir iletiyle değiştirilir.

Bkz. İstenmeyen çıktıyı önleme.

Ne kadar metin oluşturabileceğime dair bir sınır var mı?

watsonx.aiücretsiz deneme sürüşüyle ayda 25.000 'e kadar belirteç kullanabilirsiniz. Simge kullanımınız, giriş ve çıkış belirteçlerinizin toplamıdır.

Ücretli bir hizmet planında, simge sınırı yoktur, ancak giriş olarak gönderdiğiniz belirteçler ve oluşturulan çıkışta aldığınız belirteçler için ücret alınır.

Bkz. Watson Machine Learning planları.

Hızlı mühendislik temel modeli eğitiyor mu?

Hayır, temel modele bilgi istemleri göndermek modeli eğitmez. watsonx.ai içinde bulunan modeller önceden eğitilmiştir, bu nedenle bunları kullanmadan önce modelleri eğitmenize gerek yoktur.

Bkz. Bilgi istemi ipuçları.

IBM , verilerime herhangi bir şekilde erişebilir ya da verilerimi kullanabilir mi?

Hayır, IBM ' in verilerinize erişimi yoktur.

Verileriniz ve oluşturduğunuz modeller de dahil olmak üzere watsonx.aiüzerindeki çalışmalarınız hesabınıza özeldir:

• Verilerinize yalnızca sizin tarafınızdan erişilebilir. Verileriniz yalnızca modellerinizi eğitmek için kullanılır. Verilerinize hiçbir zaman IBM ya da başka bir kişi ya da kuruluş tarafından erişilemez ya da kullanılmaz. Verileriniz özel olarak ayrılmış depolama kovalarında depolanır ve atır ve hareket halinde şifrelenir.
• Modellerinize yalnızca sizin tarafınızdan erişilebilir. Modelleriniz hiçbir zaman IBM ya da başka bir kişi ya da kuruluş tarafından erişilemez ya da kullanılmaz. Modellerinizin güvenliği verilerinizle aynı şekilde sağlanır.

Güvenlik ve seçenekleriniz hakkında daha fazla bilgi edinin:

• Temel modellerin güvenliği ve gizliliği
• IBM watsonx.ai
• Veri güvenliği

Hangi API ' ler kullanılabilir?

Python kitaplığını kullanarak programsal olarak watsonx.ai temel modellerini sorabilirsiniz.

Bkz. Foundation modelleri Python kitaplığı.

Projemde çok büyük dosyaları nasıl yüklerim?

Projenize 5 GB ' den büyük veri dosyalarını yükleyemezsiniz. Dosyalarınız daha büyükse, Cloud Object Storage API 'sini kullanmanız ve verileri birden çok bölümde yüklemeniz gerekir. Doğrudan IBM Cloudüzerinde Cloud Object Storage ile çalışmak için curl komutlarına bakın.

Bir projenin Cloud Object Storage' ine çok büyük nesneler eklemebaşlıklı konuya bakın.

Çalışma alanları için IBM Cloud Object Storage ' da neler kaydedilmiştir?

Bir proje ya da devreye alma alanı oluşturduğunuzda, bir IBM Cloud Object Storage belirtin ve bu çalışma alanına özel olarak ayrılmış bir saklama kabı oluşturun. Bu nesne tipleri, çalışma alanı için IBM Cloud Object Storage (Bulut Nesne Depolaması) kabında depolanır:

• Çalışma alanına yüklediğiniz veri varlıklarına ilişkin dosyalar.
• Not defterleri ve modeller gibi araçlarda çalışan varlıklarla ilişkili dosyalar.
• Varlık tipi, biçim ve etiketler gibi varlıklarla ilgili meta veriler.

Diğer hizmetleri büyütürken IBM Cloud Object Storage ürününü büyütmem gerekiyor mu?

IBM Cloud Object Storage eşgörünümünüzü yalnızca depolama alanınız tükendiğinde yükseltmeniz gerekir. Diğer hizmetler herhangi bir IBM Cloud Object Storage planını kullanabilir ve herhangi bir hizmeti ya da IBM Cloud Object Storage hizmetini bağımsız olarak yükseltebilirsiniz.

Neden var olan bir projeye depolama ekleyemiyor ya da Yeni Proje iletişim kutusunda IBM Cloud Object Storage seçimini göremiyor?

IBM Cloud Object Storage , yönetici ayrıcalıklarına sahip olmayan kullanıcılar için ek bir adım gerektirir. Hesap yöneticisi, yönetici olmayan kullanıcıların proje oluşturmalarını sağlamalıdır.

Yönetici ayrıcalıklarına sahipseniz ve en son IBM Cloud Object Storage' ı görmüyorsanız, sunucu tarafında önbelleğe alma en son değerlerin görsel olarak gerçekleştirilmesinde gecikmeye neden olabileceğinden daha sonra yeniden deneyin.

Dizüstü bilgisayarlarımda kullanılacak kitaplıkları ya da paketleri kurabilir miyim?

Python kitaplıklarını ve R paketlerini bir dizüstü bilgisayar aracılığıyla kurabilirsiniz ve bu kitaplıklar ve paketler, aynı ortam şablonunu kullanan tüm not defterleriniz tarafından kullanılabilir. Yönergeler için bkz. Özel ya da üçüncü kişi kitaplıklarının içe aktarılması. Bir kitaplık ya da paket kurarken eksik işletim sistemi bağımlılıkları hakkında bir hata alırsanız, IBM Destek ekibine başvurun. Önceden kurulmuş kitaplıkları ve paketleri ve kurduğunuz kitaplıkları ve paketleri bir dizüstü bilgisayardan görmek için uygun komutu çalıştırın:

• Python: !pip list
• R: installed.packages()

Başka bir not defterinden bir not defterinde tanımlanan işlevleri çağırabilir miyim?

Platformda bir dizüstü bilgisayarı başka bir dizüstü bilgisayardan çağırmanın bir yolu yoktur. Ancak, ortak kodunuzu altyapının dışındaki bir kitaplığa yerleştirip kurabilirsiniz.

İsteğe bağlı not defteri uzantıları ekleyebilir miyim?

Hayır, tüm dizüstü bilgisayar uzantılarının önceden kurulması gerektiğinden isteğe bağlı uzantıları özelleştirme olarak ekleyerek not defteri yeteneklerinizi genişletemezsiniz.

Bir not defterindeki CSV dosyasından verilere nasıl erişirim?

Bir CSV dosyasını nesne deposuna yükledikten sonra, açık bir not defterindeki Kod parçacıkları simgesini () tıklatarak Verileri oku seçeneğini tıklatıp projeden CSV dosyasını seçerek verileri yükleyin. Ardından not defterinizdeki boş bir kod hücresini tıklatın ve oluşturulan kodu ekleyin.

Dizüstü bilgisayardaki sıkıştırılmış bir dosyadan verilere nasıl erişirim?

Sıkıştırılmış dosyayı nesne deposuna yükledikten sonra, açık bir dizüstü bilgisayarda Kod parçacıkları simgesini () tıklatarak Verileri oku seçeneğini tıklatıp projeden sıkıştırılmış dosyayı seçerek dosya kimlik bilgilerini alın. Daha sonra not defterinizdeki boş bir kod hücresini tıklatın ve kimlik bilgilerini hücreye yükleyin. Diğer bir seçenek olarak, kimlik bilgilerini panoya kopyalamak ve not defterinize yapıştırmak için tıklatın.

IBM watsonxne kadar güvenlidir?

IBM watsonx platformu çok güvenli ve esnektir. Bkz. Security of IBM watsonx.

Verilerim ve not defterim, işbirlikçilerinin dışında paylaşılmaktan korunuyor mu?

Projenize yüklenen veriler ve not defterleri güvenlidir. Verilerinize ya da not defterlerinize yalnızca projenizdeki işbirliği yapanlar erişebilir. Her platform hesabı, Spark ve IBM Cloud Object Storage hizmetlerinin ayrı bir kiracısı olarak hareket eder. Kiracılar, diğer kiracının verilerine erişemez.

Not defterinizi genel olarak paylaşmak istiyorsanız, not defterinizde veri hizmeti kimlik bilgilerinizi gizleyin. Python ve R dilleri için şu sözdizimini girin: # @hidden_cell

Hassas verileri içeren hücreleri gizlemek için sözdizimini girdikten hemen sonra not defterinizi kaydettiğinizden emin olun.

Ancak o zaman çalışmanı paylaşmalısın.

Defterlerimi yedeklemek zorunda mıyım?

No. Dizüstü bilgisayarlarınız, kesintilere karşı esneklik sağlayan IBM Cloud Object Storageiçinde depolanır.

Bir not defterini paylaşmanın sonuçları nelerdir?

Bir not defterini paylaştığınızda, permalink asla değişmez. Bağlantıyı içeren herhangi bir kişi not defterinizi görüntüleyebilir. Not defterini paylaşmak için onay kutusunun işaretini kaldırarak defteri paylaşmayı durdurabilirsiniz. Güncelleştirmeler otomatik olarak paylaşılmaz. Not defterinizi güncelleştirdiğinizde, paylaşmak üzere onay kutusunu yeniden seçerek paylaşılan not defterini eşitleyebilirsiniz.

İşimi RStudio dışında nasıl paylaşabilirim?

Çalışmanızı RStudio dışında paylaşmanın bir yolu, sizin ve işbirliği yapanlarınızın çalışabileceği paylaşılan bir GitHub havuzuna bağlamaktır. Daha fazla bilgi için bu web günlüğü gönderisini okuyun.

Bununla birlikte, çalışmanızı bir projenin üyeleriyle paylaşmanın en iyi yolu, R çekirdeğini kullanan projedeki not defterlerini kullanmaktır.

RStudio, prototipleme ve R projeleri üzerinde bireysel olarak çalışmak için harika bir ortamdır, ancak henüz projelerle entegre değildir.

SPSS Modeler akışımı başka bir projeyle nasıl paylaşırım?

Tasarım gereği, modelleyici akışları yalnızca akışın yaratıldığı ya da içe aktarıldığı projede kullanılabilir. Farklı bir projede modelleyici akışı kullanmanız gerekiyorsa, akışı yürürlükteki projeden (kaynak proje) yerel ortamınıza yüklemeniz ve daha sonra, akışı başka bir projeye (hedef proje) aktarmanız gerekir.

AutoAI deneyini nasıl çalıştırabilirim?

Bir AutoAI deneyinin nasıl oluşturulacağını ve çalıştırılacağını görmek üzere kısa bir video izlemek için Örnek verilerden AutoAI deneyi oluşturma bölümüne gidin ve daha sonra, kendi örneğinizi ayarlamak için bir öğretici programı izleyin.

Otomatikleştirilmiş model oluşturma için neler mevcuttur?

AutoAI grafik aracı, verilerinizi otomatik olarak analiz eder ve tahmine dayalı modelleme sorununuz için özelleştirilmiş aday model boru hatları oluşturur.  Bu model ardışık düzenleri, AutoAI veri kümenizi analiz ettiği ve sorun ayarınız için en iyi şekilde çalışan veri dönüşümlerini, algoritmaları ve parametre ayarlarını keşfettiği için yinelemeli olarak oluşturulur.  Sonuçlar, sorun eniyileme hedefinize göre sıralanmış otomatik olarak oluşturulan model ardışık düzenlerini gösteren bir kurşun tahtasında görüntülenir. Ayrıntılar için bkz. AutoAI genel bakış.

Makine öğrenimi modellerim için hangi çerçeveler ve kitaplıklar desteklenir?

IBM Watson Machine Learningkullanarak makine öğrenimi modellerini eğitmek ve devreye almak için sık kullanılan araçları, kitaplıkları ve çerçeveleri kullanabilirsiniz. Desteklenen çerçeveler konusu , kullanımdan kaldırılmak üzere zamanlanan kullanımdan kaldırılmış sürümlerin yanı sıra desteklenen sürümleri ve özellikleri listeler.

API Anahtarı nedir?

API anahtarları, birden çok hizmette kullanılabilen CLI ya da API ' leri kullanırken kolayca kimlik doğrulaması yapmanızı sağlar. Erişim vermek için kullanıldıkları için API Anahtarları gizli olarak kabul edilir. API anahtarınıza sahip olan herkes hizmetinizin kimliğine bürünebildiğinden, tüm API anahtarlarını parola olarak kabul edin.