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Panoramica di IBM watsonx as a Service

Panoramica di IBM watsonx as a Service

IBM watsonx as a Service è un ambiente sicuro e collaborativo in cui puoi accedere ai dati attendibili della tua azienda, automatizzare i processi AI e fornire l'AI nelle tue applicazioni. Il componente IBM watsonx.ai fornisce uno studio di strumenti integrati per lavorare con funzionalità AI generative basate su modelli di base e per creare modelli di machine learning. Il componente IBM watsonx.governance fornisce il monitoraggio end-to-end per il machine learning e i modelli AI generativi per accelerare i flussi di lavoro AI responsabili, trasparenti e spiegabili.

Gli ingegneri AI, i data scientist e i responsabili della conformità e dei rischi AI possono raggiungere i seguenti obiettivi con watsonx.ai e watsonx.governance: :

  • Crea modelli di machine learning Crea modelli utilizzando framework open source e strumenti di data science basati sul codice, automatizzati o visivi.

  • Sviluppo con modelli di base Genera prompt per generare, classificare, riepilogare o estrarre contenuto dal testo di input. Scegliere tra i modelli IBM o i modelli open source di Hugging Face. Ottimizza i modelli di base per personalizzare l'output del prompt.

  • Gestisci il ciclo di vita AI Gestisci e automatizza il ciclo di vita completo del modello AI con tutti gli strumenti e i runtime integrati per addestrare, convalidare e distribuire i modelli AI.

  • governa AI Traccia la cronologia dettagliata dei modelli AI e valuta l'output del modello per garantire la conformità.

I data engineer possono raccogliere, memorizzare, eseguire query e analizzare i dati aziendali in un'architettura lakehouse con IBM watsonx.data. Consultare la documentazione diIBM watsonx.data.

Il seguente grafico mostra le funzioni dei componenti watsonx.ai e watsonx.governance oltre alla funzionalità principale comune che fornisce un'esperienza utente integrata. L'esperienza watsonx.data è separata e non viene visualizzata nel grafico.

Descritto nel testo circostante

Watsonx.ai

Watsonx.ai include strumenti per gestire dati e modelli, modelli di base distribuiti per l'intelligenza artificiale generativa e risorse hardware e software per l'elaborazione e l'inferenza.

Guarda questo breve video che introduce watsonx.ai.

Strumenti per preparare i dati e lavorare con i modelli

Gli strumenti watsonx.ai si trovano in aree di lavoro collaborative denominate progetti.

Puoi utilizzare gli strumenti watsonx.ai per preparare i dati e lavorare con i modelli nei modi seguenti:

  • Preparazione dati: perfezionare e visualizzare i file di dati o le tabelle di dati in origini dati remote o generare dati tabulari sintetici.
  • Crea modelli di machine learning: genera automaticamente i candidati del modello, crea i flussi di addestramento del modello di machine learning o scrivi il codice di addestramento del modello in Python o R.
  • Utilizza modelli di base: esperimento con prompt AI generativi, ottimizza i modelli di base per il tuo caso d'uso o scrivi il codice della soluzione AI generativa in Python.
  • Automatizzare i cicli di vita dei modelli: creare flussi ripetibili e pianificati che automatizzano le pipeline di notebook, Data Refinerye machine learning.

Per un elenco di strumenti, i loro livelli di automazione e se è possibile utilizzarli per preparare i dati o utilizzare i modelli, consultare Analisi dei dati e utilizzo dei modelli. Per gli strumenti AI generativi, consultare Sviluppo di soluzioni AI generative.

Modelli di base distribuiti

IBM watsonx.ai ha una gamma di modelli di linguaggio di grandi dimensioni distribuiti per l'intelligenza artificiale generativa. I modelli di base distribuiti includono i modelli open source di Hugging Face e i modelli di base IBM . È possibile selezionare il modello di base appropriato per il proprio caso di utilizzo di deduzione. È possibile personalizzare il comportamento del modello di base ottimizzando un modello di base.

Per un elenco di modelli di base supportati distribuiti in watsonx.ai, vedi Modelli di base supportati.

Risorse di utilizzo per calcolo e inferenza

A seconda dei tuoi piani di servizio, potresti avere una quantità impostata di risorse di utilizzo al mese o potresti essere addebitato per le risorse che utilizzi.

Quando esegui gli strumenti con watsonx.ai, utilizzi i seguenti tipi di risorse:

Calcola utilizzo
Quando esegui lavori, notebook, esperimenti che preparano o ottimizzano modelli o distribuzioni, l'utilizzo delle risorse di calcolo viene calcolato in base al tasso per l'ambiente di runtime e la sua durata attiva. Le risorse di calcolo includono l'hardware e il software appropriati specifici per il carico di lavoro. L'utilizzo del calcolo viene misurato in ore unità di capacità. Consultare Scelta delle risorse di elaborazione per l'esecuzione degli strumenti nei progetti.
Utilizzo di riferimento
Quando si esegue l'inferenza rispetto a modelli di base, l'utilizzo dell'inferenza viene calcolato come la somma dei token nel testo di input e output del prompt moltiplicato per la frequenza per il modello di base. I token sono unità di base di testo. L'inferenza viene misurata in unità di risorse. Vedi Resource unit metering.

Watsonx.governance

Watsonx.governance include strumenti per governare i modelli e le risorse di utilizzo per valutare e spiegare i modelli.

Guarda questo breve video che introduce watsonx.governance.

Strumenti per la gestione dei modelli

È possibile utilizzare gli strumenti watsonx.governance per gestire modelli nei modi seguenti:

  • Monitoraggio e valutazione dei modelli: è possibile monitorare l'output del modello e spiegare le previsioni del modello. I tuoi strumenti di monitoraggio e valutazione del modello watsonx.governance si trovano in progetti e spazi di distribuzione.

  • Tracciare e documentare i casi di utilizzo AI: è possibile visualizzare lo stato del ciclo di vita del modello, i dettagli generali del modello e della distribuzione, le metriche e le informazioni di formazione e le metriche di distribuzione. I tuoi strumenti di traccia del modello watsonx.governance nei casi di utilizzo AI.

  • Gestire l'attività di governance dalla console di governance Facoltativamente, eseguire l'integrazione con la console di governance watsonx da IBM OpenPages. Sincronizza i dati dai factsheet con la Governance Console ed estendi le funzionalità di governance con i flussi di lavoro e altri strumenti di conformità.

Risorse di utilizzo per le valutazioni del modello e le spiegazioni

Quando si eseguono le valutazioni e spiegazioni del modello con watsonx.governance, si utilizzano le risorse. A seconda dei tuoi piani di servizio, potresti avere una quantità impostata di risorse di utilizzo al mese o potresti essere addebitato per le risorse che utilizzi. L'utilizzo delle risorse viene calcolato in base al numero di valutazioni e spiegazioni del modello. Le valutazioni e le spiegazioni vengono misurate in unità di risorse.

Funzionalità core comune

Watsonx include la seguente funzionalità di base di IBM Cloud Pak for Data come base sicura e scalabile per la tua organizzazione per collaborare in modo efficace:

  • Connettività
  • Amministrazione
  • Archiviazione
  • Spazi di lavoro
  • Hub di risorse

Connettività

È possibile creare connessioni alle origini dati remote e importare dati connessi. È possibile configurare le connessioni con credenziali personali o condivise. Per un elenco dei connettori supportati, consultare Connettori.

Puoi condividere le connessioni con altri utenti nella piattaforma nel Platform assets catalog.

Amministrazione

Le seguenti funzioni di amministrazione forniscono sicurezza e flessibilità:

Software e hardware

Watsonx è completamente gestito da IBM su IBM Cloud. Gli aggiornamenti software sono automatici. La scalabilità delle risorse di utilizzo e dell'archiviazione è automatica.

Sicurezza, conformità e isolamento

La sicurezza dei dati, la sicurezza della rete, la conformità degli standard di sicurezza e l'isolamento di watsonx sono gestiti da IBM Cloud. I dati sono crittografati a riposo e in movimento. È possibile impostare ulteriori opzioni di sicurezza e crittografia.

Il tuo lavoro su watsonx, inclusi i dati e i modelli che crei, è privato del tuo account. I tuoi dati e modelli non saranno mai accessibili o utilizzati da IBM o da altre persone o organizzazioni.

Ulteriori informazioni sulla sicurezza e le opzioni:

Provisioning dei servizi

Watsonx.ai sulla piattaforma watsonx include i servizi Watson Studio, Watson Machine Learninge IBM Cloud Object Storage . Watsonx.governance sulla piattaforma watsonx include il servizio watsonx.governance .

Puoi aggiungere servizi, come i servizi dell'origine dati, dal catalogo dei servizi watsonx . Vedi Creazione e gestione dei servizi IBM Cloud.

Gestione degli utenti

Puoi aggiungere utenti e gruppi di utenti e gestire i loro ruoli e autorizzazioni dell'account con IBM Cloud Identity and Access Management. I ruoli vengono assegnati all'interno di ogni spazio di collaborazione nella piattaforma. Vedi Gestione di utenti e accesso.

Archiviazione

Viene eseguito automaticamente il provisioning di un'istanza del servizio IBM Cloud Object Storage per fornirti l'archiviazione per gli asset che crei o aggiungi agli spazi di lavoro. Le informazioni memorizzate in IBM Cloud Object Storage sono crittografate e resilienti. Ogni spazio di lavoro ha il proprio bucket dedicato. Consultare Memoria oggetti per le aree di lavoro.

Spazi di lavoro

Watsonx è organizzato come una serie di spazi di lavoro collaborativi in cui puoi lavorare con il tuo team o la tua organizzazione. Ogni workspace dispone di una serie di membri con ruoli che forniscono le autorizzazioni per eseguire azioni.

La maggior parte degli utenti lavora con gli asset, che sono elementi creati o aggiunti agli spazi di lavoro dagli utenti. Gli asset possono rappresentare dati, modelli o altri tipi di codice o informazioni. Gli asset di dati contengono metadati che rappresentano i dati. Gli asset creati negli strumenti, ad esempio i modelli, eseguono il codice per gestire i dati. È inoltre possibile creare asset che contengono informazioni su altri asset, come i casi di utilizzo del modello che contengono metadati, cronologia e report sui modelli. Vedere Proprietà e tipi di asset.

È possibile lavorare in questi tipi di spazi di lavoro in watsonx:

  • Progetti
  • Spazi di distribuzione
  • Connessioni piattaforma
  • Casi d'uso dell'AI

È possibile cercare gli asset in tutti gli spazi di lavoro a cui si appartiene.

Progetti

I progetti sono il luogo in cui i team di data science e di builder del modello lavorano con i dati per creare asset, come, ad esempio, prompt salvati, notebook, modelli o pipeline. Il primo progetto, noto come progetto sandbox, viene creato automaticamente quando ti registri a watsonx.ai. Consultare Il progetto sandbox.

La seguente immagine mostra l'aspetto della pagina Panoramica di un progetto.

Pagina Panoramica per un progetto

Spazi di distribuzione

Gli spazi di distribuzione sono il luogo in cui il tuo team ModelOps distribuisce i modelli e altri asset distribuibili alla produzione e quindi verifica e gestisce le distribuzioni in produzione. Dopo aver creato modelli e asset distribuibili nei progetti, li si promuove agli spazi di distribuzione. Vedere Spazi di distribuzione.

La seguente immagine mostra come potrebbe essere la pagina Panoramica di uno spazio di distribuzione.

Pagina Panoramica per uno spazio di distribuzione

Connessioni piattaforma

Le connessioni della piattaforma sono una vista di Platform assets catalog che elenca gli asset di connessione. È possibile accedere alle connessioni della piattaforma in qualsiasi progetto o spazio di distribuzione.

La seguente immagine mostra l'aspetto della pagina Connessioni delle connessioni della piattaforma.

Pagina Connessioni per le connessioni della piattaforma

Casi d'uso dell'AI

I casi di utilizzo AI sono una vista del Platform assets catalog che elenca i casi di utilizzo del modello. I casi di utilizzo tengono traccia dei dettagli per gli asset AI nei factsheet.

La seguente immagine mostra come potrebbe essere la pagina Casi di utilizzo AI .

Casi d'uso dell'AI

Hub di risorse

Watsonx include una raccolta integrata di esempi che fornisce modelli di base distribuiti, asset di dati, prompt, notebook e progetti di esempio. I notebook di esempio forniscono esempi di data science e codice di machine learning. I progetti di esempio contengono serie di dati, modelli, altri asset e istruzioni dettagliate su come risolvere un particolare problema di business.

La seguente immagine mostra l'aspetto dell'hub di risorse.

Pagina Esempi

Guarda questo video per vedere un tour dell'hub di risorse.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività in questa documentazione.

Ulteriori informazioni

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni