Zurück zur englischen Version der Dokumentation
Funktionsunterschiede zwischen watsonx -Bereitstellungen
Funktionsunterschiede zwischen watsonx -Bereitstellungen
Letzte Aktualisierung: 05. März 2025
IBM watsonx as a Service und watsonx auf IBM Software Hub Software weisen einige Unterschiede in den Funktionen und der Implementierung auf. IBM watsonx as a Service ist eine Reihe von IBM Cloud -Diensten. Watsonx 2.1 die Dienste auf IBM, Software Hub und 5.1 werden als Software angeboten, die Sie installieren und warten müssen. Dienste, die bei beiden Einsätzen verfügbar sind, weisen auch Unterschiede in den Funktionen auf IBM watsonx as a Service im Vergleich zu watsonx 2.1, 2.0 und 1.1 auf.
- Plattformunterschiede
- Allgemeine serviceübergreifende Funktionen
- watsonx.ai Studio im Vergleich zu Watson Studio
- watsonx.ai Runtime im Vergleich zu Watson Machine Learning
- watsonx.governance
Plattformunterschiede
IBM watsonx as a Service und watsonx Software haben eine gemeinsame Code-Basis, unterscheiden sich aber in den folgenden wesentlichen Punkten:
| 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 bei Try IBM watsonx.ai an. | Die Hardware wird von Ihnen bereitgestellt und gewartet. Sie installieren, verwalten und aktualisieren die Software. Siehe Softwareanforderungen. |
| Speicher | Sie stellen eine IBM Cloud Object Storage-Serviceinstanz zur Verfügung, um Speicher bereitzustellen. Siehe IBM Cloud Object Storage -Dienst. | Sie stellen persistenten Speicher in einem Red Hat OpenShift -Cluster bereit. Siehe Speicheranforderungen. |
| 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 Hardwareanforderungen und Überwachung der Plattform. |
| Kosten | Sie erwerben jeden Service, den Sie benötigen, unter dem entsprechenden Preisstrukturplan. Viele Services stellen Rechenressourcen und andere Ressourcen in Rechnung. Sehen Sie sich die einzelnen Serviceseiten im IBM Cloud oder im Servicekatalog auf IBM watsonx an, indem Sie im Navigationsmenü Administration > Services > Servicekatalog wählen. | Sie kaufen eine Softwarelizenz basierend auf den Services, die Sie benötigen. Siehe Lizenzen und Berechtigungen. |
| 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 Sicherheitserwägungen. |
| Verfügbare Services | Die meisten watsonx -Services sind in beiden Implementierungsumgebungen verfügbar. Siehe IBM Cloud -Dienste. |
Beinhaltet viele weitere Services für andere Komponenten und Lösungen Siehe Dienstleistungen. |
| 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. Siehe IBM Cloud docs: Wie IBM Cloud IAM funktioniert. |
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 folgenden Kernfunktionen, die mit der Plattform zur Verfügung gestellt werden, sind für die Dienste auf den Softwareversionen IBM watsonx as a Service und watsonx, 2.1, 2.0, und 1.1:
- 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
Die folgende Tabelle beschreibt die Unterschiede in der Kernfunktionalität der Dienste zwischen IBM watsonx as a Service und der watsonx, Versionen 2.1, 2.0 und 1.1:
| Funktion | Als Service | Software- |
|---|---|---|
| Alle Projekte verwalten | Benutzer mit der Berechtigung Projekte verwalten aus dem IAM Service Access Manager für den IBM Cloud Pak for Data Service können jedem Projekt mit der Rolle Admin beitreten und das Projekt dann 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 sind für beide Bereitstellungsumgebungen gleich. Siehe Konnektoren. |
Siehe Verbinder. |
| 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 Dienste und Verbindungen |
| Beispielassets und Projekte aus der App "Ressourcenhub" | Verfügbar | Nicht verfügbar |
| Angepasster JDBC-Connector | Nicht verfügbar | Verfügbar ab 4.8.0 |
watsonx.ai Studio im Vergleich zu Watson Studio
Die folgenden Funktionen von watsonx.ai Studio auf IBM watsonx as a Service sind praktisch identisch mit den Funktionen von Watson Studio auf der watsonx, Versionen 2.1, 2.0 und 1.1:
- 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
- Chatten mit Stiftungsmodellen über Dokumente und Bilder
Diese Tabelle beschreibt die Funktionsunterschiede zwischen dem watsonx.ai Studio-Dienst in der As-a-Service-Bereitstellungsumgebung und dem Watson Studio in der Software-Bereitstellungsumgebung, die Unterschiede zwischen den Angebotsplänen und ob zusätzliche Dienste erforderlich sind. Weitere Informationen zu den Funktionsunterschieden zwischen den Angebotsplänen auf IBM watsonx finden Sie unter watsonx.ai Studio Angebotspläne.
| 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 . |
| Basismodelle optimieren | Aufforderungsmelodie | - Prompt tune - Fine tune Erfordert den watsonx.ai. |
| Unterstützte Basismodelle | Die meisten Basismodelle sind in beiden Bereitstellungen verfügbar. Siehe Unterstützte Foundation-Modelle und Unterstützte Encoder-Foundation-Modelle. | Erfordert, dass die Modelle im Cluster installiert sind. Siehe Unterstützte Basismodelle und Unterstützte Einbettungsmodelle. |
| Angepasste Basismodelle | Verfügbar | Erfordert den Service watsonx.ai . |
| Einsatz von On-Demand-Gründungsmodellen | Verfügbar | Nicht verfügbar |
| Benchmarks für das Stiftungsmodell | Verfügbar | Erfordert den Service watsonx.ai . |
| watsonx.ai REST API | - Textextraktion, Vektorisierung, Reranking - Chat, Tool-Aufrufe - Prognosewerte |
- Textextraktion, Vektorisierung, Neueinstufung - Chat, Tool-Aufrufe |
| 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 Runtimes -Dienst. |
| 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 Runtimes -Dienst. |
| Angepasste Images erstellen und verwenden | Nicht verfügbar | Erstellen Sie benutzerdefinierte Images für Python (mit und ohne GPU), R, JupyterLab (mit und ohne GPU), RStudio und SPSS. Erfordert einen Watson Studio Runtimes und andere anwendbare Dienste. |
| 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. |
| Orchestration Pipelines | Verfügbar | Erfordert den Orchestrierungsservice für Pipelines. |
watsonx.ai Runtime im Vergleich zu Watson Machine Learning
Die folgenden watsonx.ai Runtime-Funktionen auf IBM watsonx as a Service sind effektiv die gleichen wie die Watson Machine Learning auf der watsonx, Versionen 2.1, 2.0 und 1.1:
- Zusammenarbeit in Projekten und Bereitstellungsbereichen
- Modelle bereitstellen
- Funktionsbereitstellung
- watsonx.ai Runtime REST API und Watson Machine Learning REST API
- watsonx.ai Python
- 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
Diese Tabelle beschreibt die Funktionsunterschiede zwischen dem watsonx.ai Runtime Service in der As-a-Service-Bereitstellungsumgebung und dem Watson Machine Learning Service in der Software-Bereitstellungsumgebung, die Unterschiede zwischen den Angebotsplänen und ob zusätzliche Services erforderlich sind. Details zu den Funktionsunterschieden zwischen den Angebotsplänen auf IBM watsonx finden Sie unter watsonx.ai Runtime Angebotspläne.
| Funktion | Als Service | Software- |
|---|---|---|
| AutoAI -Trainingseingabe | Aktuelle unterstützte Datenquellen | Unterstützte Datenquellen ändern sich nach Release |
| Rechenkonfiguration für AutoAI -Experimente | Verschiedene Größen verfügbar | 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 watsonx.governance | Erfordert den Service Watson OpenScale oder watsonx.governance |
| Bewerten Sie Onlinebereitstellungen in einem Bereich auf Fairness, Drift oder Erklärbarkeit. |
Nicht verfügbar | Verfügbar Erfordert den Service Watson OpenScale oder watsonx.governance |
| Implementierte Eingabeaufforderungsvorlagen in einem Space auswerten | Verfügbar Erfordert den Service watsonx.governance |
|
| Vorlagen für freigegebene Eingabeaufforderungen in einem Space auswerten | Nicht verfügbar | Verfügbar ab 5.0 |
| 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 |
| 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. |
| Deep-Learning-Experimente | Nicht verfügbar | Erfordert den IBM Scheduler-Dienst |
| IBM Cloud-Serviceinstanzen bereitstellen und verwalten | Instanzen für watsonx.ai Runtime oder Watson OpenScale hinzufügen |
Services werden im Cluster vom Administrator bereitgestellt |
watsonx.governance
Die folgenden Governance-Funktionen sind bei den Softwareversionen IBM watsonx as a Service und watsonx, 2.1, 2.0, und 1.1:
- 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
Diese Tabelle beschreibt die Unterschiede zwischen den Funktionen des watsonx.governance in der As-a-Service- und der Software-Bereitstellungsumgebung, die Unterschiede zwischen den Angebotsplänen und die Frage, ob zusätzliche Dienste erforderlich sind.
| Funktion | Als Service | Software- |
|---|---|---|
| Evaluieren Sie Modelle für maschinelles Lernen | Verfügbar | Verfügbar |
| Eingabeaufforderungsvorlagen auswerten | Benötigt watsonx | Benötigt watsonx.ai |
| Integration mit der Governance-Konsole | Manuelle Integration ErfordertIBMOpenPages |
Ja |
| Integration mit AWS (Amazon SageMaker) | Manuelle Integration ErfordertIBMOpenPages |
Ja |
| Vorab bewertete Testdaten hochladen | Nicht verfügbar | Verfügbar |
| IBM SPSS Collaboration and Deployment Services | Nicht verfügbar | Verfügbar |
| Batch-Verarbeitung | Nicht verfügbar | Verfügbar |
| Kostenlose Datenbank und Postgres -Pläne | Verfügbar | Postgres verfügbar ab 1.1 |
| Mehrere Instanzen einrichten | Nicht verfügbar | Verfügbar |
| Integration mit der Governance-Konsole | Mit manueller Integration verfügbar | Verfügbar |
| Vermögenswerte des Stiftungsmodells bewerten | Verfügbar | Verfügbar |
| Auswertung Studio | Verfügbar | Nicht verfügbar |
Weitere Informationen
- IBM Cloud-Services
- Dienstleistungen für IBM Software Hub 5.1
- Optionen für die Cloud-Bereitstellungsumgebung für https://www.ibm.com/docs/SSNFH6_5.1.x 5.1
Übergeordnetes Thema: Übersicht über watsonx
War das Thema hilfreich?
0/1000