Panorama de la experiencia watsonx
La experiencia watsonx es un entorno seguro y colaborativo en el que puede acceder a los datos de confianza de su organización, automatizar procesos de IA y ofrecer IA en sus aplicaciones. Los servicios de IBM watsonx.ai ofrecen un estudio de herramientas integradas para crear soluciones de IA generativa y aprendizaje automático. El servicio IBM watsonx.governance proporciona una supervisión integral de las soluciones de IA para acelerar flujos de trabajo de IA responsables, transparentes y explicables.
Los ingenieros de IA, los científicos de datos y los responsables de riesgos y conformidad de IA pueden lograr los siguientes objetivos con watsonx.ai y watsonx.governance:
- Crear soluciones de IA generativa
- Construir soluciones que incluyan avisos, agentes, patrones de generación aumentada por recuperación (RAG) y otras capacidades de los modelos fundacionales. Elija entre modelos de IBM, modelos de terceros, modelos de código abierto o importe modelos de base personalizados. Ajuste los modelos de base para personalizar la salida de solicitud.
- Crear soluciones de aprendizaje automático
- Cree modelos con marcos de código abierto y herramientas de ciencia de datos basadas en código, automatizadas o visuales. Gestione y automatice el ciclo de vida de los modelos con herramientas y tiempos de ejecución integrados para entrenar, validar e implantar modelos de aprendizaje automático.
- Gobernar la IA
- Siga el historial detallado de los modelos de IA, evalúe los riesgos y los resultados de los modelos para garantizar el cumplimiento.
Arquitectura de la plataforma
La experiencia watsonx forma parte de la plataforma IBM watsonx. La plataforma IBM watsonx cuenta con múltiples experiencias integradas que comparten servicios y espacios de trabajo. Las experiencias a las que puede acceder dependen de los servicios de watsonx que estén aprovisionados en su cuenta de proveedor de nube. Una experiencia proporciona acceso específico a las herramientas para tareas concretas. La plataforma IBM watsonx está disponible en IBM Cloud y AWS. Sin embargo, no todas las experiencias se ofrecen actualmente en AWS.
La plataforma IBM watsonx incluye estas experiencias integradas:
- watsonx que contiene los servicios watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime y watsonx.governance para crear y gestionar soluciones de IA.
- Data Fabric que contiene el servicio watsonx.data intelligence para preparar y compartir productos de datos fiables y de alta calidad.
- watsonx.data Premium, que contiene los servicios watsonx.data, watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime y watsonx.data intelligence para transformar datos no estructurados para la IA.
Los proyectos se comparten entre las experiencias para que los usuarios con tareas diferentes puedan trabajar juntos. Puedes pasar de una experiencia a otra para trabajar con distintas herramientas. Los usuarios que colaboran en un mismo proyecto pueden trabajar en experiencias diferentes. Por ejemplo, supongamos que un ingeniero de datos y un ingeniero de IA colaboran en el mismo proyecto. El ingeniero de datos, que trabaja en la experiencia Data Fabric, prepara un activo de datos. El ingeniero de IA, que trabaja en la experiencia watsonx, utiliza el activo de datos para entrenar un modelo. Véase Pasar de una experiencia a otra.
La siguiente ilustración muestra la arquitectura de las experiencias integradas en la plataforma IBM Cloud, los servicios y capacidades de cada experiencia y la funcionalidad compartida. La arquitectura es similar en la plataforma AWS, salvo que no está disponible el watsonx.data Premium.
La experiencia Cloud Pak for Data as a Service contiene muchos de los mismos servicios que las otras experiencias, pero sin IA generativa ni capacidades de procesamiento de datos no estructurados. Los proyectos no se comparten, pero puedes cambiar un proyecto de Cloud Pak for Data as a Service a la experiencia watsonx.
Watsonx.ai
Watsonx.ai incluye API y herramientas para construir soluciones de IA, modelos básicos desplegados para la IA generativa, y los recursos de hardware y software para la computación y la inferencia.
Vea este breve vídeo de presentación de watsonx.ai en IBM Cloud.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.
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:
Watsonx.governance
Watsonx.governance incluye herramientas para gobernar modelos y los recursos de uso para evaluar y explicar modelos.
Las capacidades de gobernanza de IA difieren según su entorno de implementación:
- Watsonx.governance en IBM Cloud proporciona la mayoría de las capacidades de gobernanza de la IA. Puedes integrar el IBM OpenPages servicio para habilitar la consola de gobierno. Todas las soluciones están disponibles (se requiere licencia).
- Watsonx.governance en Amazon Web Services ( AWS ) proporciona a la consola de Gobernanza la solución Model Risk Governance.
Vea este breve vídeo que presenta watsonx.governance.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.
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.
Funcionalidad compartida
Watsonx incluye la siguiente funcionalidad compartida entre servicios y experiencias para una colaboración segura y escalable:
- Conectividad
- Administración
- Almacenamiento
- Espacios de trabajo
- Centro de recursos
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:
- 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.
Proyectos
Los proyectos son donde los equipos de generación de modelos y ciencia de datos trabajan con datos para crear activos, como por ejemplo, solicitudes guardadas, cuadernos, modelos o conductos. El primer proyecto, que se conoce como proyecto de recinto de pruebas, se crea automáticamente cuando se registra en watsonx.ai. Consulte Su proyecto de recinto de seguridad.
Tus proyectos se comparten a través de las experiencias integradas. Sin embargo, sólo puede ver y ejecutar los activos que son válidos en la experiencia actual. Por ejemplo, en la experiencia watsonx, no se pueden enriquecer los metadatos de un activo de datos.
La imagen siguiente muestra el aspecto que podría tener la página Visión general de un proyecto.
Espacios de despliegue
Los espacios de despliegue son donde el equipo de ModelOps despliega modelos y otros activos desplegables en producción y, a continuación, prueba y gestiona los despliegues en producción. Después de crear modelos y activos desplegables en proyectos, puede promocionarlos a espacios de despliegue. Consulte Espacios de despliegue.
La imagen siguiente muestra el aspecto que podría tener la página Visión general de un espacio de despliegue.
Conexiones a la plataforma
Las conexiones de plataforma es una vista del Platform assets catalog que lista los activos de conexión. Puede acceder a conexiones de plataforma en cualquier proyecto o espacio de despliegue. En Platform assets catalog se comparten experiencias integradas.
La imagen siguiente muestra cómo puede ser la página Conexiones de las conexiones de plataforma.
Inventarios
Inventarios almacenan casos de uso de IA. Los casos de uso realizan un seguimiento de los detalles de los activos de IA en las hojas de datos. También puede ver todos los casos de uso de IA en todos los inventarios.
La imagen siguiente muestra el aspecto que puede tener la página Casos de uso de IA .
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.
Este vídeo proporciona un método visual para aprender los conceptos y tareas de esta documentación.