Panorama de la experiencia watsonx

Formas de preparar los datos y crear soluciones de IA

Para la mayoría de las tareas, puedes elegir entre escribir código o trabajar con herramientas de la interfaz de usuario. Las herramientas de watsonx.ai se encuentran en espacios de trabajo colaborativos denominados proyectos.

Puede preparar datos y crear soluciones de IA de las siguientes maneras:

Preparar datos para IA

• Perfeccione y visualice sus archivos de datos o tablas de datos en fuentes de datos remotas con Data Refinery.

• Genere datos estructurados sintéticos para entrenar modelos de aprendizaje automático con Synthetic Data Generator.

• Genere datos sintéticos no estructurados para afinar los modelos de base o probar soluciones gen AI con la API de generación de datos sintéticos.

• Vectorice sus datos no estructurados en busca de patrones RAG con índices vectoriales.

Véase Preparación de los datos.

Crear soluciones de IA generativa

• Escriba código de soluciones de IA generativa con los SDK de Python, las API REST o Node.js.

• Experimente con avisos generativos de IA en Prompt Lab.

• Automatice los patrones RAG con AutoAI.

• Ajuste los modelos de base a su caso de uso con Tuning Studio.

• Construye agentes de IA con Agent Lab.

Véase Desarrollo de soluciones de IA generativa.

Crear modelos de aprendizaje automático

• Genere automáticamente modelos predictivos candidatos con AutoAI.

• Cree flujos de entrenamiento de modelos de aprendizaje automático con SPSS Modeler.

• Escribir cuadernos Jupyter para entrenar modelos en Python o R.

• Resuelva problemas de optimización con Decision Optimization.

• Automatice el ciclo de vida del aprendizaje automático con Orchestration Pipelines.

Consulte Soluciones de ciencia de datos.

Modelos de base desplegados

IBM watsonx.ai tiene una gama de modelos de lenguaje grande desplegados para IA generativa. Los modelos de base desplegados incluyen modelos de código abierto y modelos de base IBM. También puede desplegar sus propios modelos de base personalizados o desplegar un modelo a la carta. Puede personalizar el comportamiento del modelo de base ajustando un modelo de base.

Para obtener una lista de los modelos base soportados que se despliegan en watsonx.ai, consulte Modelos base soportados.

Recursos de uso

En función de los planes de servicio, es posible que tenga una cantidad establecida de recursos de uso al mes o que se le facture por los recursos que consume.

Cuando ejecutas herramientas o alojas modelos en watsonx.ai, consumes los siguientes tipos de recursos:

Uso de cálculo

Cuando ejecutas trabajos, cuadernos, experimentos que entrenan o ajustan modelos, o despliegues, tu uso de recursos informáticos se calcula en función de la tasa del entorno de ejecución y de su duración activa. Los recursos de cálculo incluyen el hardware y el software adecuados que son específicos de la carga de trabajo. El uso de cálculo se mide en horas de unidad de capacidad.

Uso de inferencias

Cuando se ejecuta la inferencia contra modelos de base, el uso de la inferencia se calcula como la suma de los tokens en el texto de entrada y salida multiplicado por la tasa del modelo de base. Las señales son unidades básicas de texto. La inferencia se mide en unidades de recurso.

Modelo de alojamiento

Cuando implanta un modelo de base personalizado o un modelo de base bajo demanda, se le cobra una tarifa por hora. Las tarifas de facturación dependen de la configuración del hardware del modelo y se aplican al alojamiento y la inferencia del modelo. Los cargos comienzan cuando el modelo se despliega correctamente y continúan hasta que se elimina.

extracción de texto

Cuando se utiliza la extracción de texto para convertir archivos de documentos en un formato de archivo JSON compatible con el modelo AI, se cobra por página.

Más información sobre uso y facturación:

• Datos de facturación de las herramientas de watsonx.ai Studio
• Detalles de facturación de los activos de IA generativa
• Detalles de facturación de los activos de aprendizaje automático

Formas de gobernar la IA

Puede utilizar las API y herramientas de watsonx.governance para gobernar la IA de las siguientes maneras:

Supervisar y evaluar los activos de IA

• Supervise los resultados del modelo de aprendizaje automático y explique las predicciones del modelo.

• Evaluar y comparar las indicaciones de la IA generativa.

Sus herramientas de seguimiento y evaluación del modelo watsonx.governance están en proyectos y espacios de implantación.

Véase Evaluación de los activos de IA.

Seguimiento y documentación de casos de uso de IA

Consulte el estado del ciclo de vida del modelo, los detalles generales del modelo y de la implantación, la información y las métricas de formación, y las métricas de implantación con casos de uso de IA.

Véase Gestión de activos en casos de uso de IA.

Gestionar la actividad de gobernanza

• Sincronice los datos de las fichas con la consola Gobernanza.

• Amplíe las capacidades de gobernanza con flujos de trabajo y otras herramientas de cumplimiento con la consola de Gobernanza.

Debe integrarse con la consola watsonx Governance desde IBM OpenPages.

Véase Gestionar el riesgo y el cumplimiento con la consola Gobernanza.

Recursos de uso

Cuando ejecuta evaluaciones de modelo y explicaciones con watsonx.governance, consume recursos. En función de los planes de servicio, es posible que tenga una cantidad establecida de recursos de uso al mes o que se le facture por los recursos que consume. El uso de recursos se calcula basándose en el número de evaluaciones y explicaciones del modelo. Las evaluaciones y explicaciones se miden en unidades de recursos.

Consulte IBM watsonx.governance opciones de planes.

Conectividad

Puede crear conexiones con orígenes de datos remotos e importar datos conectados. Puede configurar conexiones con credenciales personales o compartidas. Para obtener una lista de conectores soportados, consulte Conectores.

Puede compartir conexiones con otros en la plataforma en el Platform assets catalog.

Administración

Las siguientes características de administración proporcionan seguridad y flexibilidad:

Software y hardware

Watsonx está totalmente gestionado por su proveedor de nube. Las actualizaciones de software son automáticas. El escalado de recursos de uso y almacenamiento es automático.

Seguridad, cumplimiento y aislamiento

La seguridad de los datos, la seguridad de la red, el cumplimiento de las normas de seguridad y el aislamiento de watsonx son gestionados por su proveedor de nube. Los datos se cifran en reposo y en movimiento. Puede configurar opciones de seguridad y cifrado adicionales.

Su trabajo en watsonx, incluidos los datos y los modelos que cree, son privados de su cuenta. Los datos y modelos nunca serán accesibles ni utilizados por IBM ni por ninguna otra persona u organización.

Obtenga más información sobre la seguridad y sus opciones:

• Seguridad y privacidad de los modelos base
• Seguridad de datos
• Seguridad de IBM watsonx

Gestión de usuarios

Puede añadir usuarios y grupos de usuarios y gestionar sus funciones y permisos de cuenta en IBM Cloud con IBM Cloud Identity and Access Management. Puede asignar roles dentro de cada espacio de trabajo colaborativo en la plataforma. Véase Gestión de usuarios y accesos.

Para los usuarios de AWS, puede gestionar las cuentas de usuario a través de la consola IBM SaaS. Para más información, consulte Gestionar el acceso a la consola.

Almacenamiento en IBM Cloud

Cuando te registras en una experiencia watsonx, se aprovisiona automáticamente una instancia del servicio IBM Cloud Object Storage para proporcionar almacenamiento a los activos que crees o añadas a los espacios de trabajo. La instancia de servicio IBM Cloud Object Storage se comparte entre experiencias. La información almacenada en IBM Cloud Object Storage está encriptada y es resistente. Cada espacio de trabajo tiene su propio grupo dedicado. Consulte Almacenamiento de objetos para espacios de trabajo.

Almacenamiento en AWS

Cuando se utiliza watsonx en AWS, los datos se almacenan en Amazon S3. Tendrá que delegar el acceso para establecer la confianza entre su cuenta AWS y su cuenta IBM AWS para poder acceder a ese almacenamiento S3. Para obtener más información, consulte Delegar el acceso estableciendo la confianza entre su cuenta AWS y la cuenta IBM AWS.

Espacios de trabajo

La experiencia watsonx está organizada como un conjunto de espacios de trabajo colaborativos en los que puedes trabajar con tu equipo u organización. Cada espacio de trabajo tiene un conjunto de miembros con roles que proporcionan permisos para realizar acciones.

La mayoría de los usuarios trabajan con activos, que son elementos creados o añadidos a espacios de trabajo por los usuarios. Los activos pueden representar datos, modelos u otros tipos de código o información. Los activos de datos contienen metadatos que representan datos. Los activos que cree en herramientas, como por ejemplo modelos, ejecutan código para trabajar con datos. También puede crear activos que contengan información sobre otros activos, como por ejemplo casos de uso de modelo que contengan metadatos, historial e informes sobre modelos. Consulte Tipos de activos y propiedades.

Puede trabajar en este tipo de espacios de trabajo en la experiencia watsonx :

• Proyectos
• Espacios de despliegue
• Conexiones a la plataforma
• Inventarios

Puede buscar activos en todos los espacios de trabajo a los que pertenece.

Centro de recursos

Watsonx incluye una colección integrada de ejemplos que proporciona modelos de base desplegados, activos de datos, solicitudes, cuadernos y proyectos de ejemplo. Los cuadernos de ejemplo proporcionan ejemplos de ciencia de datos y código de aprendizaje automático. Los proyectos de ejemplo contienen conjuntos de datos, modelos, otros activos e instrucciones detalladas sobre cómo resolver un problema empresarial determinado.

La imagen siguiente muestra el aspecto del concentrador de recursos.

Vea este vídeo para ver una visita guiada por el concentrador de recursos.