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Funktionsunterschiede zwischen watsonx -Bereitstellungen

Funktionsunterschiede zwischen watsonx -Bereitstellungen

IBM watsonx as a Service und watsonx on Cloud Pak for Data weisen einige Unterschiede bei den Features und der Implementierung auf. IBM watsonx as a Service ist eine Gruppe von IBM Cloud -Services. Watsonx -Services in Cloud Pak for Data 4.8 werden als Software angeboten, die Sie installieren und verwalten müssen. Services, die in beiden Implementierungen verfügbar sind, weisen auch Unterschiede in den Features von IBM watsonx as a Service im Vergleich zur watsonx -Software in Cloud Pak for Data 4.8auf.

Plattformunterschiede

IBM watsonx as a Service und die watsonx -Software in Cloud Pak for Data nutzen eine gemeinsame Codebasis, unterscheiden sich jedoch in den folgenden Schlüsselverfahren:

Plattformunterschiede
Funktionen Als Service Software-
Software, Hardware und Installation IBM watsonx wird vollständig von IBM in IBM Cloudverwaltet. Softwareaktualisierungen werden automatisch durchgeführt. Die Skalierung von Rechenressourcen und Speicher erfolgt automatisch. Sie melden sich unter https://dataplatform.cloud.ibm.coman. Die Hardware wird von Ihnen bereitgestellt und gewartet. Sie installieren, verwalten und aktualisieren die Software. Siehe Softwarevoraussetzungen.
Speicher Sie stellen eine IBM Cloud Object Storage-Serviceinstanz zur Verfügung, um Speicher bereitzustellen. Siehe IBM Cloud Object Storage. Sie stellen persistenten Speicher in einem Red Hat OpenShift -Cluster bereit. Siehe Speicherbedarf.
Rechenressourcen zum Ausführen von Workloads Benutzer wählen die geeignete Laufzeit für ihre Jobs aus. Die Nutzung von Rechenressourcen wird nach dem geltenden Tarif für die Laufzeitumgebung und nach der Dauer des Jobs abgerechnet. Siehe Kontoressourcennutzung überwachen. Sie definieren die Anzahl der Red Hat OpenShift -Knoten mit der entsprechenden Anzahl von vCPUs. Siehe Hardwarevoraussetzungen und Plattform überwachen.
Kosten Sie erwerben jeden Service, den Sie benötigen, unter dem entsprechenden Preisstrukturplan. Viele Services stellen Rechenressourcen und andere Ressourcen in Rechnung. Rufen Sie jede Serviceseite im IBM Cloud -Katalog oder im Servicekatalog in IBM watsonxauf, indem Sie im Navigationsmenü Administration > Services > Servicekatalog auswählen. Sie kaufen eine Softwarelizenz basierend auf den Services, die Sie benötigen. Siehe Cloud Pak for Data.
Sicherheit, Compliance und Isolation Die Datensicherheit, Netzsicherheit, Einhaltung von Sicherheitsstandards und Isolation von IBM watsonx werden von IBM Cloudverwaltet. Sie können zusätzliche Sicherheits- und Verschlüsselungsoptionen einrichten. Siehe Sicherheit von IBM watsonx. Red Hat OpenShift Container Platform bietet grundlegende Sicherheitsfunktionen. Cloud Pak for Data wird auf die Einhaltung verschiedener Datenschutz- und Konformitätsbestimmungen überprüft und bietet Funktionen, die Sie als Vorbereitung für verschiedene Datenschutz- und Konformitätsbewertungen verwenden können. Sie sind für zusätzliche Sicherheitsfunktionen, Verschlüsselung und Netzisolation verantwortlich. Siehe Sicherheitsaspekte.
Verfügbare Services Die meisten watsonx -Services sind in beiden Implementierungsumgebungen verfügbar.
Siehe Services für IBM watsonx.
Beinhaltet viele weitere Services für andere Komponenten und Lösungen Siehe Services for Cloud Pak for Data 4.8.
Benutzermanagement Sie fügen Benutzer und Benutzergruppen hinzu und verwalten die zugehörigen Kontorollen und -berechtigungen mit IBM Cloud Identity and Access Management. Weitere Informationen finden Sie unter Benutzer zum Konto hinzufügen.
Sie können außerdem SAML-Föderation in IBM Cloud konfigurieren. Weitere Informationen finden Sie in der IBM Cloud -Dokumentation: Funktionsweise von IBM Cloud IAM
Über das Menü Verwaltung können Sie Benutzer hinzufügen und Benutzergruppen erstellen. Sie können den Service 'Identity and Access Management' oder Ihren vorhandenen SAML-SSO- oder LDAP-Provider verwenden, um Identitäten und Kennwörter zu verwalten. Sie können dynamische, attributbasierte Benutzergruppen erstellen. Siehe Benutzerverwaltung.

Allgemeine Serviceübergreifende Kernfunktionalität

Die folgende Kernfunktionalität, die mit der Plattform bereitgestellt wird, ist für Services unter IBM watsonx as a Service und watsonx in Cloud Pak for Data 4.8:

  • Globale Suche nach Assets auf der gesamten Plattform
  • Der Katalog der Plattformassets für die plattformweite gemeinsame Nutzung von Verbindungen
  • Plattformweite rollenbasierte Benutzerverwaltung in Arbeitsbereichen mit Collaboration.
  • Gemeinsame Infrastruktur für Assets und Arbeitsbereiche
  • Servicekatalog zum Hinzufügen von Services
  • Rechenressourcennutzung über das Menü Verwaltung anzeigen

In der folgenden Tabelle werden Unterschiede in der Kernfunktionalität zwischen Services zwischen IBM watsonx as a Service und watsonx -Software in Cloud Pak for Data 4.8:

Unterschiede bei allgemeinen Funktionen zwischen Services
Funktion Als Service Software-
Alle Projekte verwalten Benutzer mit der Berechtigung Projekte verwalten aus der IAM-Servicezugriffsrolle Manager für den Service IBM Cloud Pak for Data können an jedem Projekt mit der Rolle Administrator teilnehmen und das Projekt anschließend verwalten oder löschen. Benutzer mit der Berechtigung Projekte verwalten können an jedem Projekt mit der Rolle Administrator teilnehmen und dann das Projekt verwalten bzw. löschen.
Verbindungen zu fernen Datenquellen Die meisten unterstützten Datenquellen werden für beide Bereitstellungsumgebungen verwendet (siehe
Unterstützte Verbindungen).
Siehe Unterstützte Datenquellen.
Persönliche oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise für Verbindunngen Für Verbindungen in Projekten und Katalogen können persönliche Berechtigungsnachweise erfordern oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise zulassen. Gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise können auf Kontoebene inaktiviert werden. Plattformverbindungen können persönliche Berechtigungsnachweise erfordern oder gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise zulassen. Gemeinsam genutzte Berechtigungsnachweise können auf Plattformebene inaktiviert werden.
Verbindungsberechtigungsnachweise aus geheimen Schlüsseln in einer Vault Nicht verfügbar Verfügbar
Kerberos-Authentifizierung Nicht verfügbar Verfügbar für einige Services und Verbindungen
Beispielassets und Projekte aus der App "Ressourcenhub" Verfügbar Nicht verfügbar
Angepasster JDBC-Connector Nicht verfügbar Verfügbar ab 4.8.0

Watson Studio

Die folgenden Watson Studio -Funktionen sind unter IBM watsonx as a Service und watsonx -Software unter Cloud Pak for Data 4.8: effektiv identisch.

  • Zusammenarbeit in Projekten und Bereitstellungsbereichen
  • Programmgesteuert auf Projektassets zugreifen
  • Projektimport und -export mithilfe einer ZIP-Projektdatei
  • Jupyter-Notebooks
  • Jobplanung
  • Data Refinery
  • Watson Natural Language Processing für Python

In dieser Tabelle werden die Funktionsunterschiede zwischen dem Watson Studio -Service in den As-a-Service-und Softwareimplementierungsumgebungen, Unterschiede zwischen Angebotsplänen und die Angabe, ob zusätzliche Services erforderlich sind, beschrieben. Weitere Informationen zu Funktionsunterschieden zwischen Angebotsplänen unter IBM watsonxfinden Sie unter Watson Studio -Angebotspläne.

Unterschiede in Watson Studio
Funktion Als Service Software-
Sandbox-Projekt Automatisch erstellt Nicht verfügbar
Projekt erstellen Erstellen:
Ein leeres Projekt
Ein Projekt aus einem Beispiel im Ressourcenhub
Ein Projekt aus einer Datei
Erstellen:
Ein leeres Projekt
Ein Projekt aus Datei
Ein Projekt mit Git -Integration
Git-Integration Notebooks auf GitHub veröffentlichen
Notebooks als Gist veröffentlichen
Ein Projekt mit Git
integrieren, Assets mit Repository in einem Projekt synchronisieren und diese Assets in einem anderen Projekt verwenden
Projektterminal für erweiterte Git-Operationen Nicht verfügbar Verfügbar in Projekten mit standardmäßiger Git-Integration
Assets in Projekten mit Ordnern organisieren Nicht verfügbar Verfügbar ab 4.8.0
Basismodellinferenz Verfügbar Erfordert den Service watsonx.ai .
Optimierung des Basismodells Verfügbar Nicht verfügbar
Unterstützte Basismodelle Die meisten Basismodelle sind in beiden Bereitstellungen verfügbar. Siehe Unterstützte Basismodelle . Erfordert, dass die Modelle im Cluster installiert sind. Siehe Unterstützte Basismodelle.
KI-Guardrails für Eingabeaufforderungen Verfügbar Nicht verfügbar
Variablen für Eingabeaufforderung Verfügbar Nicht verfügbar
Synthentische Datengenerierung Verfügbar Erfordert den Service Synthetic Data Generator .
JupyterLab Nicht verfügbar Verfügbar in Projekten mit Git-Integration
Visual Studio Code -Integration Nicht verfügbar Verfügbar
RStudio Kann nicht in Git integriert werden Kann in Git integriert werden Erfordert einen RStudio Server Runtimes -Service.
Python-Scripts Nicht verfügbar Mit Python-Scripts in JupyterLab arbeiten Erfordert einen Watson Studio -Laufzeitservice.
Code zum Laden von Daten in ein Notebook mithilfe des Flight service generieren Nicht verfügbar Verfügbar
Notebook-Lebenszyklus verwalten Nicht verfügbar CPDCTL für das Lebenszyklusmanagement von Notebooks verwenden
Codepaketassets (Gruppe abhängiger Dateien in einer Ordnerstruktur) Nicht verfügbar CPDCTL zum Erstellen von Codepaketassets in einem Bereitstellungsbereich verwenden
Notebooks in Bereiche hochstufen Nicht verfügbar Manuell auf der Seite 'Assets' des Projekts oder programmgesteuert über CPDCTL verfügbar
Python mit GPU Unterstützung nur für einen einzelnen GPU-Typ verfügbar Unterstützung für mehrere Nvidia-GPU-Typen verfügbar Erfordert einen Watson Studio -Laufzeitservice.
Angepasste Images erstellen und verwenden Nicht verfügbar Erstellen Sie angepasste Images für Python (mit und ohne GPU), R, JupyterLab (mit und ohne GPU), RStudio und SPSS -Umgebungen. Erfordert Watson Studio -Laufzeiten und andere anwendbare Services.
Anaconda Repository Nicht verfügbar Zum Erstellen angepasster Umgebungen und angepasste Images verwenden
Hadoop-Integration Nicht verfügbar Modelle erstellen und trainieren und Data Refinery-Abläufe in einem Hadoop-Cluster ausführen. Erfordert den Service 'Execution Engine for Apache Hadoop'.
Decision Optimization Verfügbar Erfordert den Service Decision Optimization.
SPSS Modeler Verfügbar Setzt den SPSS Modeler-Service voraus.
Watson Pipelines Verfügbar Erfordert den Service Watson Pipelines .

Watson Machine Learning

Die folgenden Watson Machine Learning -Features sind in IBM watsonx as a Service und watsonx auf Cloud Pak for Data 4.8:

  • Zusammenarbeit in Projekten und Bereitstellungsbereichen
  • Modelle bereitstellen
  • Funktionsbereitstellung
  • REST-APIs von Watson Machine Learning
  • Python-Client von Watson Machine Learning
  • Onlinebereitstellungen erstellen
  • Bereitstellungen skalieren und aktualisieren
  • Angepasste Komponenten definieren und verwenden
  • Federated Learning zum Trainieren eines allgemeinen Modells mit separaten und sicheren Datenquellen verwenden
  • Bereitstellungen bereichsübergreifend überwachen
  • Aktualisierte Formulare zum Testen der Online-Implementierung
  • Verschachtelte Pipelines verwenden
  • AutoAI -Datenimputation
  • AutoAI -Fairnessbewertung
  • AutoAI -Zeitreihenunterstützungsfunktionen

In dieser Tabelle werden die Unterschiede in den Features des Service Watson Machine Learning in den As-a-Service-und Softwareimplementierungsumgebungen, die Unterschiede zwischen Angebotsplänen und die Angabe, ob zusätzliche Services erforderlich sind, beschrieben. Details zu den Funktionsunterschieden zwischen Angebotsplänen für IBM watsonxfinden Sie unter Watson Machine Learning -Angebotspläne.

Funktionsunterschiede zwischen Watson Machine Learning-Bereitstellungen
Funktion Als Service Software-
AutoAI -Trainingseingabe Aktuelle unterstützte Datenquellen Unterstützte Datenquellen ändern sich nach Release
Rechenkonfiguration für AutoAI -Experimente 8 CPUs und 32 GB Verschiedene Größen verfügbar
AutoAI begrenzt die Datenmenge
und die Anzahl der Vorhersageziele
Grenzwerte festlegen Grenzwerte unterscheiden sich je nach Berechnungskonfiguration
AutoAI Inkrementelles Lernen Nicht verfügbar Verfügbar
Bereitstellung unter Verwendung gängiger Frameworks
und Softwarespezifikationen
Auf neueste unterstützte Versionen prüfen Unterstützte Versionen variieren je nach Release
Verbindung zu Datenbanken für Batchbereitstellungen herstellen Auf Unterstützung nach Bereitstellungstyp prüfen Auf Unterstützung nach Bereitstellungstyp
und nach Version prüfen
Python -Scripts bereitstellen und bewerten Verfügbar über Python-Client Scripts im JupyterLab -oder Python -Client erstellen und anschließend bereitstellen
R-Scripts für Bereitstellung und Stapelscoring Nicht verfügbar Verfügbar
Shiny-Apps bereitstellen Nicht verfügbar Shiny-Apps erstellen und bereitstellen
Bereitstellung aus Codepaket
Jobs auf Fairness oder Drift bewerten Erfordert den Service Watson OpenScale Erfordert den Service Watson OpenScale
Bewerten Sie Onlinebereitstellungen in einem Bereich
auf Fairness, Drift oder Erklärbarkeit.
Nicht verfügbar Verfügbar
Erfordert den Service Watson OpenScale
Implementierte Eingabeaufforderungsvorlagen in einem Space auswerten Verfügbar
Erfordert den Service watsonx.governance
Erstellung des Steuerbereichs Keine Einschränkungen nach Rolle Durch Berechtigungen steuern, wer Bereiche anzeigen und erstellen kann
Aus GIT-Projekt in Bereich importieren Nicht verfügbar Verfügbar
Codepaket, das automatisch erstellt wird, wenn
aus einem Git -Projekt in den Speicherbereich importiert wird.
Nicht verfügbar Verfügbar
RShiny-App aus Codepaket aktualisieren Nicht verfügbar Verfügbar
Modelldetails in einem Modellbestand überwachen Registrieren Sie Modelle, um Factsheets mit Lebenszyklusdetails anzuzeigen. Erfordert den Service IBM Knowledge Catalog . Verfügbare
Erfordert den Service AI Factsheets .
Angepasste Images erstellen und verwenden Nicht verfügbar Angepasste Images für Python oder SPSS erstellen
Mitbearbeiter über Pipeline-Ereignisse benachrichtigen Nicht verfügbar Verwenden Sie "E-Mail senden", um Mitarbeiter zu benachrichtigen.
Projekt- oder Bereichsdatei in nicht leeren Bereich importieren Nicht verfügbar Verfügbar
Deep-Learning-Experimente Nicht verfügbar Erfordert den Service Watson Machine Learning Accelerator
IBM Cloud-Serviceinstanzen bereitstellen und verwalten Instanzen für Watson Machine Learning
oder Watson OpenScale hinzufügen
Services werden im Cluster
vom Administrator bereitgestellt

watsonx.governance

Die folgenden Governance-Features sind in IBM watsonx as a Service und watsonx -Software in Cloud Pak for Data 4.8:

  • Fairness von Bereitstellungen bewerten
  • Qualität von Bereitstellungen bewerten
  • Drift von Bereitstellungen überwachen
  • Modellergebnisse in einem Insights-Dashboard anzeigen und vergleichen
  • Fügen Sie Bereitstellungen vom Machine Learning-Provider Ihrer Wahl hinzu.
  • Alerts festlegen, die ausgelöst werden, wenn Auswertungen einen angegebenen Schwellenwert unterschreiten
  • Implementierungen in einer Benutzerschnittstelle oder einem Notebook auswerten
  • Angepasste Bewertungen und Metriken
  • Details zu Bewertungen in Modelldatenblättern anzeigen

In dieser Tabelle werden die Unterschiede bei den Features des Watson OpenScale -Service in den As-a-Service-und Softwareimplementierungsumgebungen, die Unterschiede zwischen Angebotsplänen und die Angabe, ob zusätzliche Services erforderlich sind, beschrieben.

Unterschiede IBM Watson OpenScale
Funktion Als Service Software-
Vorab bewertete Testdaten hochladen Nicht verfügbar Verfügbar
IBM SPSS Collaboration and Deployment Services Nicht verfügbar Verfügbar
Batch-Verarbeitung Nicht verfügbar Verfügbar
Zugriffssteuerung nach Benutzergruppen unterstützen Nicht verfügbar Verfügbar
Kostenlose Datenbank und Postgres -Pläne Verfügbar Postgres verfügbar ab 4.8
Mehrere Instanzen einrichten Nicht verfügbar Verfügbar
Integration mit OpenPages Nicht verfügbar Verfügbar
Bewertung von Basismodellassets Verfügbar Nicht verfügbar

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Übergeordnetes Thema: Übersicht über watsonx

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Diese Antworten werden von einem großen Sprachmodell in watsonx.ai basierend auf dem Inhalt der Produktdokumentation generiert. Weitere Informationen