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watsonx 배치 간의 기능 차이

watsonx 배치 간의 기능 차이

Cloud Pak for Data 소프트웨어의 IBM watsonx as a Service 및 watsonx 에는 기능 및 구현에 있어 몇 가지 차이점이 있습니다. IBM watsonx as a Service 는 IBM Cloud 서비스 세트입니다. Cloud Pak for Data 4.8 의 Watsonx 서비스는 설치하고 유지보수해야 하는 소프트웨어로 제공됩니다. 두 배치 모두에서 사용 가능한 서비스는 Cloud Pak for Data 4.8의 watsonx 소프트웨어와 비교하여 IBM watsonx as a Service 의 기능에도 차이가 있습니다.

플랫폼 차이점

Cloud Pak for Data 의 IBM watsonx as a Service 및 watsonx 소프트웨어는 공통 코드 베이스를 공유하지만 다음과 같은 주요 측면에서 차이가 있습니다.

플랫폼 차이점
기능 서비스로서의 소프트웨어
소프트웨어, 하드웨어 및 설치 IBM watsonx 는 IBM Cloud의 IBM 에서 완전히 관리됩니다. 소프트웨어 업데이트는 자동입니다. 계산 자원 및 스토리지의 크기 조정은 자동입니다. https://dataplatform.cloud.ibm.com에서 등록합니다. 하드웨어를 제공하고 유지보수합니다. 소프트웨어를 설치, 유지보수 및 업그레이드합니다. 소프트웨어 요구사항을 참조하십시오.
스토리지 IBM Cloud Object Storage 서비스 인스턴스를 프로비저닝하여 스토리지를 제공합니다. IBM Cloud Object Storage를 참조하십시오. Red Hat OpenShift 클러스터에 지속적 스토리지를 제공합니다. 스토리지 요구사항을 참조하십시오.
워크로드를 실행하기 위한 자원 계산 사용자는 작업에 적합한 런타임을 선택합니다. 런타임 환경 및 작업 지속 기간에 대한 비율을 기반으로 계산 사용법이 청구됩니다. 계정 자원 사용 모니터를 참조하십시오. 적절한 수의 vCPUs를 사용하여 Red Hat OpenShift 노드의 수를 설정합니다. 하드웨어 요구사항플랫폼 모니터링을 참조하십시오.
비용 적절한 계획 레벨에서 필요한 각 서비스를 구매합니다. 많은 서비스가 컴퓨팅 및 기타 자원 소비에 대해 청구됩니다. 탐색 메뉴에서 관리 > 서비스 > 서비스 카탈로그 를 선택하여 IBM Cloud 카탈로그 또는 IBM watsonx의 서비스 카탈로그에서 각 서비스 페이지를 확인하십시오. 필요한 서비스를 기반으로 소프트웨어 라이센스를 구매합니다. Cloud Pak for Data를 참조하십시오.
보안, 준수 및 격리 IBM watsonx 의 데이터 보안, 네트워크 보안, 보안 표준 준수 및 격리는 IBM Cloud에서 관리됩니다. 추가 보안 및 암호화 옵션을 설정할 수 있습니다. IBM watsonx의 보안을 참조하십시오. Red Hat OpenShift 컨테이너 플랫폼은 기본 보안 기능을 제공합니다. Cloud Pak for Data는 다양한 개인정보 보호정책 및 준수 규정에 대해 평가되며 다양한 개인정보 보호정책 및 준수 평가에 대비하여 사용할 수 있는 기능을 제공합니다. 사용자는 추가 보안 기능, 암호화 및 네트워크 격리를 담당합니다. 보안 고려사항을 참조하십시오.
사용 가능한 서비스 대부분의 watsonx 서비스는 두 배치 환경 모두에서 사용 가능합니다.
Services for IBM watsonx를 참조하십시오.
기타 구성요소 및 솔루션에 대한 많은 기타 서비스를 포함합니다. Cloud Pak for Data 4.8의 서비스를 참조하십시오.
사용자 관리 사용자 및 사용자 그룹을 추가하고 IBM Cloud Identity and Access Management로 계정 역할 및 권한을 관리합니다. 계정에 사용자 추가를 참조하십시오.
IBM Cloud에서 SAML 연합을 설정할 수도 있습니다. IBM Cloud 문서: IBM Cloud IAM 작동 방식을 참조하십시오.
관리 메뉴에서 사용자를 추가하고 사용자 그룹을 작성할 수 있습니다. ID 및 액세스 관리 서비스를 사용하거나 기존의 SAML SSO 또는 LDAP 제공자를 ID 및 암호 관리에 사용할 수 있습니다. 동적 속성 기반 사용자 그룹을 작성할 수 있습니다. 사용자 관리를 참조하십시오.

서비스 전체의 공통 코어 기능

플랫폼과 함께 제공되는 다음 코어 기능은 IBM watsonx as a Service 의 서비스 및 Cloud Pak for Data 4.8: 의 watsonx 소프트웨어에 대해 효과적으로 동일합니다.

  • 플랫폼에서 자산에 대한 글로벌 검색
  • 플랫폼 전반에서 연결을 공유하기 위한 플랫폼 자산 카탈로그
  • 플랫폼 전반의 협업 작업공간 내 역할 기반 사용자 관리
  • 자산 및 작업공간에 대한 공통 인프라
  • 서비스를 추가하기 위한 서비스 카탈로그
  • 관리 메뉴에서 계산 사용법 보기

다음 표에서는 Cloud Pak for Data 4.8: 의 IBM watsonx as a Service 및 watsonx 소프트웨어 간의 서비스에서 핵심 기능의 차이점에 대해 설명합니다.

서비스 간 공통 기능의 차이는가 있습니다.
기능 서비스로서의 소프트웨어
모든 프로젝트 관리 IBM Cloud Pak for Data 서비스에 대한 IAM 서비스 액세스 관리자 역할의 프로젝트 관리 권한이 있는 사용자는 Admin 역할을 가진 모든 프로젝트를 결합한 후 프로젝트를 관리하거나 삭제할 수 있습니다. 프로젝트 관리 권한이 있는 사용자는 관리 역할을 가진 프로젝트를 결합한 후 프로젝트를 관리하거나 삭제할 수 있습니다.
원격 데이터 소스에 대한 연결 지원되는 대부분의 데이터 소스는 두 배치 환경 모두에 공통적입니다.
지원되는 연결을 참조하십시오.
지원되는 데이터 소스를 참조하십시오.
개인용 또는 공유된 연결 신임 정보 프로젝트 및 카탈로그의 연결에는 개인 신임 정보가 필요하거나 공유 신임이 허용될 수 있습니다. 계정 레벨에서 공유 신임 정보를 사용하지 않도록 설정할 수 있습니다. 플랫폼 연결에는 개인 신임 정보가 필요하거나 공유 신임 정보가 허용될 수 있습니다. 공유 신임 정보는 플랫폼 레벨에서 사용 불가능할 수 있습니다.
볼트에 있는 시크릿 정보의 연결 신임 정보 사용할 수 없음 사용 가능
Kerberos 인증 사용할 수 없음 일부 서비스 및 연결 에 사용 가능
자원 허브 앱의 샘플 자산 및 프로젝트 사용 가능 사용할 수 없음
사용자 정의 JDBC 커넥터 사용할 수 없음 4.8.0 부터 사용 가능

Watson Studio

다음 Watson Studio 기능은 IBM watsonx as a Service 및 Cloud Pak for Data 4.8: 의 watsonx 소프트웨어에서 효과적으로 동일합니다.

  • 프로젝트 및 배치 공간에서 협업
  • 프로그래밍 방식으로 프로젝트 자산에 액세스
  • 프로젝트 ZIP 파일을 사용하여 프로젝트 가져오기 및 내보내기
  • Jupyter 노트북
  • 작업 스케줄링
  • Data Refinery
  • Python 용 Watson 자연어 처리

이 표에서는 as-a-service및 소프트웨어 배치 환경에서 Watson Studio 서비스 간의 기능 차이, 오퍼링 플랜 간의 차이 및 추가 서비스가 필요한지 여부에 대해 설명합니다. IBM watsonx의 오퍼링 플랜 간 기능 차이에 대한 자세한 정보는 Watson Studio 오퍼링 플랜을 참조하십시오.

Watson Studio 의 차이점
기능 서비스로서의 소프트웨어
샌드박스 프로젝트 자동으로 작성됨 사용할 수 없음
프로젝트 작성 작성:
비어 있는 프로젝트
자원 허브에 있는 샘플의 프로젝트
파일의 프로젝트
작성:
비어 있는 프로젝트
파일의 프로젝트
Git 통합이 있는 프로젝트
Git 통합 GitHub 에 노트북 공개
노트북을 gist로 공개
Git
와 프로젝트를 통합하여 한 프로젝트의 저장소에 자산을 동기화하고 해당 자산을 다른 프로젝트에 사용합니다.
고급 Git 조작을 위한 프로젝트 터미널 사용할 수 없음 기본 Git 통합이 있는 프로젝트에서 사용 가능
폴더가 있는 프로젝트에서 자산 구성 사용할 수 없음 4.8.0 부터 사용 가능
기초 모델 추론 사용 가능 watsonx.ai 서비스가 필요합니다.
기본 모델 튜닝 사용 가능 사용할 수 없음
지원되는 기본 모델 대부분의 기본 모델은 두 배치 모두에서 사용 가능합니다. 지원되는 기본 모델 을 참조하십시오. 모델이 클러스터에 설치되어야 합니다. 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.
프롬프트를 위한 AI 가드레일 사용 가능 사용할 수 없음
프롬프트 변수 사용 가능 사용할 수 없음
Synentic 데이터 생성 사용 가능 Synthetic Data Generator 서비스가 필요합니다.
JupyterLab 사용할 수 없음 Git 통합과 함께 프로젝트에서 사용 가능
Visual Studio Code 통합 사용할 수 없음 사용 가능
RStudio Git와 통합할 수 없음 Git와 통합할 수 있음 RStudio Server Runtimes 서비스가 필요합니다.
Python 스크립트 사용할 수 없음 JupyterLab에서 Python 스크립트에 대한 작업을 수행하십시오. Watson Studio 런타임 서비스가 필요합니다.
Flight service 를 사용하여 노트북에 데이터를 로드하기 위한 코드 생성 사용할 수 없음 사용 가능
노트북 라이프사이클 관리 사용할 수 없음 노트북 라이프사이클 관리에 CPDCTL 사용
코드 패키지 자산(폴더 구조의 종속 파일 세트) 사용할 수 없음 CPDCTL을 사용하여 배치 공간에 코드 패키지 자산 작성
노트북을 공간으로 승격 사용할 수 없음 프로젝트의 자산 페이지에서 수동으로 사용 가능하거나 CPDCTL을 사용하여 프로그래밍 방식으로 사용 가능
GPU 사용 Python 단일 GPU 유형에 대해서만 사용 가능한 지원 다중 엔비디아 GPU 유형에 사용할 수 있는 지원. Watson Studio 런타임 서비스가 필요합니다.
사용자 정의 이미지 작성 및 사용 사용할 수 없음 Python (GPU 포함 및 포함 안함), R, JupyterLab (GPU 포함 및 포함 안함), RStudio및 SPSS 환경에 대한 사용자 정의 이미지를 작성합니다. Watson Studio 런타임 및 기타 적용 가능한 서비스가 필요합니다.
아나콘다 저장소 사용할 수 없음 사용자 정의 환경 및 사용자 정의 이미지를 작성하는 데 사용
Hadoop 통합 사용할 수 없음 모델을 빌드하고 훈련하고 Hadoop 클러스터에서 Data Refinery 플로우를 실행하십시오. Apache Hadoop 서비스에 대한 실행 엔진이 필요합니다.
Decision Optimization 사용 가능 Decision Optimization 서비스가 필요합니다.
SPSS Modeler 사용 가능 SPSS Modeler 서비스가 필요합니다.
Watson Pipelines 사용 가능 Watson Pipelines 서비스가 필요합니다.

Watson Machine Learning

다음 Watson Machine Learning 기능은 IBM watsonx as a Service 및 Cloud Pak for Data 4.8: 의 watsonx 소프트웨어에서 효과적으로 동일합니다.

  • 프로젝트 및 배치 공간에서 협업
  • 모델 배포
  • 함수 배치
  • Watson Machine Learning REST API
  • Watson Machine Learning Python 클라이언트
  • 온라인 배포 작성
  • 배치 규모 및 업데이트 배치
  • 사용자 정의 컴포넌트 정의 및 사용
  • Federated Learning을 사용하여 별도의 보안 데이터 소스로 공통 모델을 훈련
  • 영역 전체에서의 배치 모니터링
  • 온라인 배치 테스트를 위한 업데이트된 양식
  • 중첩 파이프라인 사용
  • AutoAI 데이터 대체
  • AutoAI 공정성 평가
  • AutoAI 시계열 지원 기능

이 표에서는 as-a-service및 소프트웨어 배치 환경에서 Watson Machine Learning 서비스 간의 기능 차이, 오퍼링 플랜 간의 차이 및 추가 서비스가 필요한지 여부에 대해 설명합니다. IBM watsonx의 오퍼링 플랜 간 기능 차이에 대한 세부사항은 Watson Machine Learning 오퍼링 플랜을 참조하십시오.

Watson Machine Learning 배치 간의 기능 차이
기능 서비스로서의 소프트웨어
AutoAI 훈련 입력 현재 지원되는 데이터 소스 릴리스별 지원되는 데이터 소스 변경
AutoAI 실험 컴퓨팅 구성 8 CPU및 32GB 사용 가능한 다른 크기
AutoAI 데이터 크기의 한계
및 예측 대상 수
한계 설정 계산 구성에 따라 한계가 다름
AutoAI 증분 학습 사용할 수 없음 사용 가능
인기 있는 프레임워크 및 소프트웨어 스펙을 사용하여 배치
최신 지원되는 버전을 확인하십시오. 지원되는 버전은 릴리스별로 다릅니다.
일괄처리 배치를 위해 데이터베이스에 연결 배치 유형별 지원을 확인하십시오. 배치 유형
및 버전별 지원 확인
Python 스크립트 배치 및 스코어링 Python 클라이언트를 통해 사용 가능 JupyterLab 또는 Python 클라이언트에서 스크립트를 작성한 후 배치하십시오.
배치 및 일괄처리 스코어 R 스크립트 사용할 수 없음 사용 가능
Shiny 앱 배치 사용할 수 없음 Shiny앱 작성 및 배치
코드 패키지에서 배치
작업의 공정성 또는 드리프트 평가 Watson OpenScale 서비스가 필요합니다. Watson OpenScale 서비스가 필요합니다.
영역
에서 공정성, 드리프트 또는 설명 가능성을 위해 온라인 배치 평가
사용할 수 없음 사용 가능
Watson OpenScale 서비스 필요
영역에서 배치된 프롬프트 템플리트 평가 사용 가능
watsonx.governance 서비스가 필요합니다.
제어 영역 작성 역할 제한 없음 공간을 보고 작성할 수 있는 사용자를 제어하려면 권한을 사용하십시오.
GIT 프로젝트에서 공간으로 가져오기 사용할 수 없음 사용 가능
Git 프로젝트에서 공간으로
를 가져올 때 자동으로 작성되는 코드 패키지
사용할 수 없음 사용 가능
코드 패키지에서 RShiny앱 업데이트 사용할 수 없음 사용 가능
모델 명세에서 모델 세부사항 추적 라이프사이클 세부사항이 있는 시트를 보려면 모델을 등록하십시오. IBM Knowledge Catalog 서비스가 필요합니다. 사용 가능
AI Factsheets 서비스가 필요합니다.
사용자 정의 이미지 작성 및 사용 사용할 수 없음 Python 또는 SPSS에 대한 사용자 정의 이미지 작성
파이프라인 이벤트에 대해 협업자에게 알림 사용할 수 없음 메일 발송을 사용하여 협업자에게 알림
비어 있지 않은 공간으로 프로젝트 또는 공간 파일 가져오기 사용할 수 없음 사용 가능
딥 러닝 실험 사용할 수 없음 Watson Machine Learning Accelerator 서비스 필요
IBM Cloud 서비스 인스턴스 프로비저닝 및 관리 Watson Machine Learning
또는 Watson OpenScale에 대한 인스턴스 추가
관리자가
클러스터에 서비스를 프로비저닝합니다.

watsonx.governance

다음 통제 기능은 IBM watsonx as a Service 및 Cloud Pak for Data 4.8: 의 watsonx 소프트웨어에서 효과적으로 동일합니다.

  • 공정성을 위해 배치 평가
  • 배치 품질 평가
  • 드리프트를 위한 모니터 배치
  • 통찰력 대시보드에서 모델 결과 보기 및 비교
  • 선택한 기계 학습 제공자에서 배치 추가
  • 평가가 지정된 임계값 아래로 떨어질 때 트리거하도록 경보를 설정
  • 사용자 인터페이스 또는 노트북에서 배치 평가
  • 사용자 정의 평가 및 메트릭
  • 모델 팩트시트의 평가에 대한 세부사항 보기

이 표에서는 as-a-service및 소프트웨어 배치 환경에서 Watson OpenScale 서비스 간의 기능 차이, 오퍼링 플랜 간의 차이 및 추가 서비스가 필요한지 여부에 대해 설명합니다.

IBM Watson OpenScale 의 차이점
기능 서비스로서의 소프트웨어
미리 스코어링된 테스트 데이터 업로드 사용할 수 없음 사용 가능
IBM SPSS Collaboration and Deployment Services 사용할 수 없음 사용 가능
일괄처리 사용할 수 없음 사용 가능
사용자 그룹별 액세스 제어 지원 사용할 수 없음 사용 가능
무료 데이터베이스 및 Postgres 플랜 사용 가능 4.8 부터 사용 가능한 Postgres
다중 인스턴스 설정 사용할 수 없음 사용 가능
OpenPages 와 통합 사용할 수 없음 사용 가능
기초 모델 자산 평가 사용 가능 사용할 수 없음

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