0 / 0
Volver a la versión inglesa de la documentación
Visión general de IBM watsonx as a Service

Visión general de IBM watsonx as a Service

IBM watsonx as a Service es un entorno seguro y colaborativo en el que puede acceder a los datos de confianza de su organización, automatizar los procesos de IA y entregar IA en sus aplicaciones. El componente IBM watsonx.ai proporciona un estudio de herramientas integradas para trabajar con prestaciones de IA generativa basadas en modelos de base y para crear modelos de aprendizaje automático. El componente IBM watsonx.governance proporciona una supervisión integral para el aprendizaje automático y los modelos de IA generativa para acelerar los 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:

  • Cree modelos de aprendizaje automático Cree modelos utilizando infraestructuras de código abierto y herramientas de ciencia de datos basadas en código, automatizadas o visuales.

  • Desarrollar con modelos base Genere solicitudes para generar, clasificar, resumir o extraer contenido del texto de entrada. Elija entre modelos de IBM o modelos de código abierto de Hugging Face. Ajuste los modelos de base para personalizar la salida de solicitud.

  • Gestione el ciclo de vida de IA Gestione y automatice el ciclo de vida completo del modelo de IA con todas las herramientas y tiempos de ejecución integrados para entrenar, validar y desplegar modelos de IA.

  • Govern AI realiza un seguimiento del historial detallado de los modelos de IA y evalúa la salida del modelo para ayudar a garantizar la conformidad.

Los ingenieros de datos pueden recopilar, almacenar, consultar y analizar datos empresariales en una arquitectura lakehouse con IBM watsonx.data. Consulte la documentación deIBM watsonx.data.

El gráfico siguiente muestra las prestaciones de los componentes watsonx.ai y watsonx.governance encima de la funcionalidad básica común que proporciona una experiencia de usuario integrada. La experiencia de watsonx.data está separada y no se muestra en el gráfico.

Descrito en el texto circundante

Watsonx.ai

Watsonx.ai incluye herramientas para trabajar con datos y modelos, modelos de base desplegados para IA generativa y los recursos de hardware y software para la informática y la inferencia.

Vea este breve vídeo que presenta watsonx.ai.

Herramientas para preparar datos y trabajar con modelos

Las herramientas de watsonx.ai se encuentran en espacios de trabajo colaborativos denominados proyectos.

Puede utilizar las herramientas de watsonx.ai para preparar datos y trabajar con modelos de las maneras siguientes:

  • Preparar datos: refine y visualice los archivos de datos o las tablas de datos en orígenes de datos remotos o genere datos tabulares sintéticos.
  • Crear modelos de aprendizaje automático: Generar automáticamente candidatos de modelo, crear flujos de entrenamiento de modelo de aprendizaje automático o escribir código de entrenamiento de modelo en Python o R.
  • Trabajar con modelos de base: Experimente con solicitudes de IA generativas, ajuste los modelos de base para su caso de uso o escriba código de solución de IA generativa en Python.
  • Automatizar ciclos de vida de modelo: crear flujos repetibles y planificados que automatizan cuadernos, Data Refineryy conductos de aprendizaje automático.

Para obtener una lista de herramientas, sus niveles de automatización y si puede utilizarlas para preparar datos o trabajar con modelos, consulte Análisis de datos y trabajar con modelos. Para obtener herramientas de IA generativas, consulte Desarrollo de soluciones de IA generativas.

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 de Hugging Face y modelos de base de IBM . Puede seleccionar el modelo de base adecuado para su caso de uso de inferencia. 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 para cálculo e inferencia

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 ejecuta herramientas con watsonx.ai, consume los siguientes tipos de recursos:

Uso de cálculo
Cuando ejecuta trabajos, cuadernos, experimentos que entrenan o ajustan modelos o despliegues, el uso de recursos de cálculo se calcula en función de la velocidad del entorno de ejecución y 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. Consulte Selección de recursos de cálculo para ejecutar herramientas en proyectos.
Uso de inferencia
Cuando ejecuta la inferencia en modelos de base, el uso de la inferencia se calcula como la suma de las señales en el texto de entrada y salida de solicitud multiplicado por la tasa para el modelo de base. Las señales son unidades básicas de texto. La inferencia se mide en unidades de recurso. Véase Resource unit metering.

Watsonx.governance

Watsonx.governance incluye herramientas para gobernar modelos y los recursos de uso para evaluar y explicar modelos.

Vea este breve vídeo que presenta watsonx.governance.

Herramientas para gobernar modelos

Puede utilizar las herramientas de watsonx.governance para controlar los modelos de las maneras siguientes:

  • Supervisar y evaluar modelos: puede supervisar la salida del modelo y explicar las predicciones del modelo. Las herramientas de evaluación y supervisión de modelos de watsonx.governance están en proyectos y espacios de despliegue.

  • Rastrear y documentar casos de uso de IA: puede ver el estado del ciclo de vida del modelo, los detalles generales del modelo y el despliegue, la información de entrenamiento y las métricas, y las métricas de despliegue. Sus herramientas de seguimiento de modelos de watsonx.governance en casos de uso de IA.

  • Gestionar la actividad de gobierno desde la consola de gobierno Integre opcionalmente con la consola de gobierno de watsonx desde IBM OpenPages. Sincronice los datos de las hojas de datos con la consola de gobierno y amplíe las prestaciones de gobierno con flujos de trabajo y otras herramientas de conformidad.

Recursos de uso para evaluaciones y explicaciones de modelos

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 básica común

Watsonx incluye la siguiente funcionalidad básica de IBM Cloud Pak for Data como base segura y escalable para que su organización colabore de forma eficiente:

  • 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 IBM en IBM Cloud. Las actualizaciones de software son automáticas. El escalado de recursos de uso y almacenamiento es automático.

Seguridad, cumplimiento y aislamiento

La seguridad de datos, la seguridad de red, la conformidad con los estándares de seguridad y el aislamiento de watsonx están gestionados por IBM Cloud. 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:

Suministro de servicios

Watsonx.ai en la plataforma watsonx incluye los servicios Watson Studio, Watson Machine Learninge IBM Cloud Object Storage . Watsonx.governance en la plataforma watsonx incluye el servicio watsonx.governance .

Puede añadir servicios, como por ejemplo servicios de origen de datos, desde el catálogo de servicios de watsonx . Consulte Creación y gestión de servicios de IBM Cloud.

Gestión de usuarios

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

Almacenamiento

Se suministra automáticamente una instancia de servicio de IBM Cloud Object Storage para que proporcione almacenamiento para los activos que cree o añada a los espacios de trabajo. La información almacenada en IBM Cloud Object Storage está cifrada y es resiliente. Cada espacio de trabajo tiene su propio grupo dedicado. Consulte Almacenamiento de objetos para espacios de trabajo.

Espacios de trabajo

Watsonx se organiza como un conjunto de espacios de trabajo colaborativos donde puede trabajar con su 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 estos tipos de espacios de trabajo en watsonx:

  • Proyectos
  • Espacios de despliegue
  • Conexiones a la plataforma
  • Casos de uso de IA

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.

La imagen siguiente muestra el aspecto que podría tener la página Visión general de un proyecto.

Página de 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.

Página de 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.

La imagen siguiente muestra cómo puede ser la página Conexiones de las conexiones de plataforma.

Página Conexiones para conexiones de plataforma

Casos de uso de IA

Los casos de uso de IA es una vista del Platform assets catalog que lista casos de uso de modelo. Los casos de uso realizan un seguimiento de los detalles de los activos de IA en las hojas de datos.

La imagen siguiente muestra el aspecto que puede tener la página Casos de uso de IA .

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.

Página Ejemplos

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.

Más información

Búsqueda y respuesta de IA generativa
Estas respuestas las genera un modelo de lenguaje grande en watsonx.ai que se basa en el contenido de la documentación del producto. Más información