IBM watsonx as a Service の概要

データを準備し、AIソリューションを構築する方法

ほとんどのタスクでは、コードを書くか、UIのツールを使うかを選択できる。 watsonx.ai ツールは、プロジェクトと呼ばれるコラボレーション・ワークスペース内にあります。

以下の方法でデータを準備し、AIソリューションを構築することができる：

AI のためのデータの準備

• Data Refinery を使って、リモートデータソースのデータファイルやデータテーブルを洗練し、視覚化します。

• Synthetic Data Generator、機械学習モデルのトレーニング用に合成構造化データを生成する。

• 合成データ生成APIを使用して、 基盤モデルチューニングや新型AIソリューションのテスト用に合成非構造化データを生成します。

• 構造化されていないデータをベクトル化し、ベクトルインデックスを使用してRAGパターンを作成します。

データの準備を参照。

生成的AIソリューションの構築

• Python SDK、REST API、または Node.js を使って、生成的AIソリューションのコードを書く。

• Prompt Lab で生成的AIプロンプトを試す。

• AutoAI を使ってRAGパターンを自動化する。

• Tuning Studio を使って、ユースケースに合わせた基盤モデルチューニングを行う。

• エージェントラボでAIエージェントを構築

ジェネレーティブAIソリューションの開発 」を参照。

機械学習モデルを構築

• AutoAI、予測モデル候補を自動生成する。

• SPSS Modeler で機械学習モデルのトレーニングフローを作成する。

• Jupyterノートブックを作成し、 Python またはRでモデルをトレーニングする。

• Decision Optimization を使って最適化問題を解く。

• オーケストレーション・パイプラインで機械学習のライフサイクルを自動化。

データサイエンス・ソリューションをご覧ください。

デプロイされた基盤モデル

IBM watsonx.ai には、生成 AI 用にさまざまな大規模な言語モデルがデプロイされています。 展開されている基盤モデルには、オープン ソース モデルと IBM 基盤モデルがあります。 また、独自のカスタム・ 基盤モデルデプロイしたり、オンデマンド・モデルをデプロイすることもできる。 基盤モデル基盤モデルの動作をカスタマイズできます。

watsonx.aiにデプロイされているサポートされるファウンデーション・モデルのリストについては、 サポートされるファウンデーション・モデルを参照してください。

利用リソース

サービス・プランによっては、1 カ月当たりの使用量リソースが設定されている場合や、消費したリソースに対して課金される場合があります。

watsonx.ai 上でツールまたはホスト モデルを実行すると、以下の種類のリソースを消費します：

使用量の計算

ジョブ、ノートブック、モデルをトレーニングまたはチューニングする実験、またはデプロイメント実行する場合、コンピュートリソースの使用量は、実行環境のレートとアクティブな期間に基づいて計算されます。 計算リソースには、ワークロードに固有の適切なハードウェアおよびソフトウェアが含まれます。 計算使用量は、キャパシティー・ユニット時間で測定されます。

推論の使い方

基盤モデル推論を実行する場合、推論の使用量は、プロンプトの入力テキストと出力テキストのトークンの合計に、 基盤モデルモデルのレートを掛けたものとして計算されます。 トークンは、テキストの基本単位です。 推論はリソース単位で測定されます。

モデル・ホスティング

カスタム基盤モデルまたはオンデマンド基盤モデルデプロイする場合、時間単位の料金が課金されます。 課金料金はモデルのハードウェア構成によって異なり、モデルのホスティングと推論に適用されます。 課金はモデルが正常に配置されたときに開始され、モデルが削除されるまで継続されます。

text extraction

テキスト抽出を使用してドキュメントファイルをAIモデルに適したJSONファイル形式に変換すると、ページごとに課金されます。

ご利用とご請求についての詳細はこちらをご覧ください

• watsonx.ai スタジオツールの請求詳細
• ジェネレーティブAI 資産の請求詳細
• 機械学習資産の請求明細

AIを統治する方法

watsonx.governance APIとツールを使って、以下の方法でAIを管理することができる：

AI 資産監視と評価

• 機械学習モデルの出力を監視し、モデルの予測を説明する。

• 生成的AIプロンプトを評価し、比較する。

watsonx.governance モデルのモニタリングと評価ツールは、プロジェクトとデプロイメント・スペースある。

AI 資産評価 を参照。

AIの使用事例を追跡し、文書化する

モデルのライフサイクル・ステータス、一般的なモデルとデプロイメント詳細、トレーニング情報とメトリクス、AIユースケースによるデプロイメントメトリクスを表示します。

AIユースケースにおける資産管理 を参照。

ガバナンス活動の管理

• ファクトシートのデータをガバナンス・コンソールに同期する。

• Governance コンソールを使用して、ワークフローやその他のコンプライアンスツールでガバナンス機能を拡張できます。

IBM OpenPages から watsonx Governance コンソールと統合する必要があります。

ガバナンス・コンソールによるリスクとコンプライアンスの管理を参照。

利用リソース

watsonx.governanceを使用してモデルの評価と説明を実行すると、リソースが消費されます。 サービス・プランによっては、1 カ月当たりの使用量リソースが設定されている場合や、消費したリソースに対して課金される場合があります。 リソース使用量は、モデルの評価と説明の数に基づいて計算されます。 評価および説明は、リソース単位で測定されます。

IBM watsonx.governance のプランオプションをご覧ください。

接続性

リモート・データ・ソースへの接続を作成し、接続されたデータをインポートすることができます。 個人資格情報または共有資格情報を使用して接続を構成できます。 サポートされるコネクターのリストについては、 コネクターを参照してください。

Platform assets catalogで、プラットフォーム全体で他のユーザーと接続を共有できます。

管理

以下の管理機能は、セキュリティーと柔軟性を提供します。

ソフトウェアおよびハードウェア

Watsonx は の によって完全に IBM Cloud IBM マネージド。 ソフトウェア更新は自動的に行われます。 使用リソースとストレージのスケーリングは自動的に行われます。

セキュリティー、コンプライアンス、および分離

データ・セキュリティ、ネットワーク・セキュリティ、セキュリティ基準への準拠、 watsonx の隔離は、 IBM Cloud によってマネージドいる。 データは保存中も移動中も暗号化されます。 追加のセキュリティーと暗号化のオプションをセットアップできます。

watsonxでの作業 (作成するデータやモデルを含む) は、お客様のアカウントにプライベートになります。 お客様のデータやモデルに IBM やその他の個人や組織がアクセスしたり、使用したりすることはありません。

セキュリティーとオプションについて詳しくは、以下を参照してください。

• 基盤モデルのセキュリティーとプライバシー
• データ・セキュリティー
• watsonxのセキュリティー

サービス・プロビジョニング

watsonx サービスカタログからサービスを追加できます。 『IBM Cloud サービスの作成と管理』を参照してください。

いくつかのサービスには別の体験でアクセスする。 例えば、 watsonx.data intelligence サービスを追加した場合、それを使用するには Data Fabric エクスペリエンスに切り替える必要があります。

watsonx エクスペリエンスからデータ・ソース・サービスを追加して接続を作成できますが、データ・ソース・サービスの管理は IBM Cloud コンソールから行います。

ユーザーの管理

IBM Cloud Identity and Access Management を使用して、ユーザーとユーザーグループを追加し、 IBM Cloud アカウントの役割と権限を管理します。 プラットフォーム全体の各コラボレーション・ワークスペース内で役割を割り当てます。 ユーザーとアクセスの管理 」を参照。

ストレージ

watsonx エクスペリエンスにサインアップすると、 IBM Cloud Object Storage サービスインスタンスが自動的にプロビジョニングされ、作成またはワークスペースに追加した資産用のストレージが提供されます。 IBM Cloud Object Storage サービスインスタンスは、エクスペリエンス間で共有される。 IBM Cloud Object Storage に保存される情報は暗号化され、弾力性がある。 各ワークスペースには、専用のバケットがあります。 「 ワークスペースのオブジェクト・ストレージ」を参照してください。

ワークスペース

Watsonx は、チームや組織で作業できるコラボレーション・ワークスペースのセットとして編成されています。 各ワークスペースには、アクションを実行する権限を提供するロールを持つメンバーのセットがあります。

ほとんどのユーザーは、ユーザーによってワークスペースに作成または追加された項目である資産を処理します。 資産は、データ、モデル、またはその他のタイプのコードまたは情報を表すことができます。 データ資産には、データを表すメタデータが含まれています。 モデルなどのツールで作成した資産は、データを処理するためにコードを実行します。 また、メタデータ、履歴、およびモデルに関するレポートを含むモデル・ユース・ケースなど、他の資産に関する情報を含む資産を作成することもできます。 「 資産タイプおよびプロパティー」を参照してください。

watsonx、こうしたワークスペースで働くことができる：

• プロジェクト
• 展開スペース
• プラットフォーム接続
• インベントリー

自分が属するすべてのワークスペースで資産を検索できます。

リソース・ハブ

Watsonx には、デプロイされたファウンデーション・モデル、データ資産、プロンプト、ノートブック、およびサンプル・プロジェクトを提供するサンプルの統合コレクションが含まれています。 サンプル・ノートブックには、データ・サイエンスと機械学習のコードの例が記載されています。 サンプル・プロジェクトには、データ、モデル、その他の資産のセット、および特定のビジネス問題の解決方法に関する詳細な説明が含まれています。

以下のイメージは、リソース・ハブの外観を示しています。

リソース・ハブのツアーを見るには、このビデオをご覧ください。