watsonx 概要
watsonx エクスペリエンスは、組織の信頼できるデータにアクセスし、AIプロセスを自動化し、アプリケーションでAIを実現できる安全でコラボレーティブな環境です。 IBM watsonx.ai サービスは、ジェネレーティブAIおよび機械学習ソリューションを構築するための統合ツールのスタジオを提供する。 IBM watsonx.governance サービスは、AIソリューションのエンド・ツー・エンド・モニタリングを提供し、責任ある、透明性のある、説明可能なAIワークフローを加速する。
AI エンジニア、データ・サイエンティスト、AI リスクおよびコンプライアンス担当者は、 watsonx.ai および watsonx.governance: を使用して以下の目標を達成できます。
- 生成的AIソリューションの構築
- プロンプト、エージェント、RAG（retreival-augmented generation）パターン、その他の基盤モデルモデルの機能を含むソリューションを構築する。 IBM モデル、サードパーティ製モデル、オープンソース・モデル、またはカスタム・ 基盤モデルインポートから選択できます。 ファウンデーション・モデルを調整して、プロンプト出力をカスタマイズします。
- 機械学習ソリューションの構築
- オープンソースのフレームワークやコードベース、自動化、ビジュアルデータサイエンスツールを使ってモデルを構築する。 機械学習モデルのトレーニング、検証、デプロイのための統合ツールとランタイムにより、モデルのライフサイクルを管理し、自動化します。
- ガバナンスAI
- AIモデルの詳細な履歴を追跡し、リスクを評価し、モデル出力を評価することで、コンプライアンスの確保を支援します。
プラットフォームのアーキテクチャー
watsonx エクスペリエンスは IBM watsonx プラットフォームの一部である。 IBM watsonx プラットフォームには、サービスとワークスペースを共有する複数の統合されたエクスペリエンスがある。 アクセスできるエクスペリエンスは、クラウド・プロバイダーのアカウントでプロビジョニングされている watsonx サービスによって異なります。 エクスペリエンスは、特定のタスクのためのツールへの集中的なアクセスを提供する。
IBM watsonx プラットフォームには、これらの統合された体験が含まれている：
- watsonx これには、AIソリューションの構築と管理のための watsonx.ai Studio、 watsonx.ai Runtime、 watsonx.governance サービスが含まれる。
- Data Fabric このサービスには、高品質で信頼できるデータ製品を作成し、共有するための watsonx.data intelligence サービスが含まれている。
- watsonx.data プレミアムには、非構造化データをAI用に変換するための、 スタジオ、 ランタイム、 サービスが含まれる。 watsonx.data watsonx.ai watsonx.ai watsonx.data intelligence
プロジェクトはエクスペリエンス間で共有され、異なるタスクを持つユーザーが一緒に作業できるようになっている。 異なるツールで作業するために、経験を切り替えることができます。 同じプロジェクトで共同作業をしているユーザーは、異なるエクスペリエンスで作業することができる。 例えば、データエンジニアとAIエンジニアが同じプロジェクトで共同作業をしているとする。 Data Fabric、データ・エンジニアはデータ資産準備する。 watsonx、AIエンジニアはデータ資産モデルをトレーニングする。 経験の切り替えを参照。
次の図は、 IBM Cloud プラットフォーム上の統合されたエクスペリエンスのアーキテクチャ、各エクスペリエンスのサービスと機能、および共有機能を示しています。
Cloud Pak for Data as a Service エクスペリエンスには他のエクスペリエンスと同じサービスが多く含まれるが、ジェネレーティブAIや非構造化データ処理機能はない。 プロジェクトは共有されないが、 Cloud Pak for Data as a Service から watsonx エクスペリエンスにプロジェクトを切り替えることができる。
Watsonx.ai
Watsonx.ai これには、AIソリューションを構築するためのAPIとツール、生成AIのための展開された基盤モデル、コンピューティングと推論のためのハードウェアとソフトウェアのリソースが含まれる。
IBM Cloud で watsonx.ai を紹介する短いビデオをご覧ください。
このビデオは、この資料の概念とタスクを学習するための視覚的な方法を提供します。
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 を使って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デプロイ・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.governance
Watsonx.governance には、モデルを管理するためのツールと、モデルを評価および説明するための使用リソースが含まれています。
AI ガバナンス機能は、導入環境によって異なります。
- Watsonx.governanceの上IBM Cloudほとんどの AI ガバナンス機能を提供します。 統合することができますIBMOpenPagesガバナンス コンソールを有効にするサービス。 すべてのソリューションが利用可能です (ライセンスが必要です)。
- Watsonx.governanceの上Amazon Web Services（AWS) は、ガバナンス コンソールにモデル リスク ガバナンス ソリューションを提供します。
watsonx.governanceを紹介する短いビデオをご覧ください。
このビデオは、この資料の概念とタスクを学習するための視覚的な方法を提供します。
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。
共有機能
Watsonx には、セキュアでスケーラブルなコラボレーションのために、サービスとエクスペリエンス間で共有される以下の機能が含まれる：
- 接続性
- 管理
- ストレージ
- ワークスペース
- リソース・ハブ
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 はクラウドプロバイダーによって完全にマネージド。 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 の分離は、クラウド・プロバイダーがマネージド。 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。
- 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 IBM Cloud
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 エクスペリエンスは、チームや組織で作業できるコラボレーティブなワークスペースのセットとして構成されています。 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。
プロジェクト
プロジェクトは、データ・サイエンスおよびモデル・ビルダー・チームがデータを処理して、保存されたプロンプト、ノートブック、モデル、またはパイプラインなどの資産を作成する場所です。 最初のプロジェクト (サンドボックス・プロジェクトと呼ばれる) は、 watsonx.aiに登録すると自動的に作成されます。 サンドボックス・プロジェクトを参照してください。
あなたのプロジェクトは、統合された経験の中で共有されます。 ただし、表示および実行できるのは、現在のエクスペリエンスで有効な資産です。 例えば、 watsonx、 データ資産資産のメタデータを充実させることはできない。
以下の図は、プロジェクトの「概要」ページがどのように表示されるかを示しています。
展開スペース
デプロイメント・スペースは、 ModelOps チームがモデルおよびその他のデプロイ可能な資産を実動にデプロイし、実動でのデプロイメントをテストおよび管理する場所です。 プロジェクトでモデルおよびデプロイ可能資産を作成した後、それらをデプロイメント・スペースにプロモートします。 詳しくは、デプロイメント・スペースを参照してください。
以下の図は、デプロイメント・スペースの「概要」ページの外観を示しています。
プラットフォーム接続
プラットフォーム接続は、接続資産をリストする Platform assets catalog のビューです。 任意のプロジェクトまたはデプロイメント・スペースでプラットフォーム接続にアクセスできます。 Platform assets catalog 、統合された経験を共有する。
以下の画像は、プラットフォーム接続の 「接続」 ページがどのように表示されるかを示しています。
インベントリー
在庫はAIのユースケースを保存する。 ユース・ケースでは、AI 資産の詳細をファセット・シートで追跡します。 また、すべての在庫におけるすべてのAIの使用例もご覧いただけます。
以下の画像は、 「AI ユース・ケース」 ページがどのように表示されるかを示しています。
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。
このビデオは、この資料の概念とタスクを学習するための視覚的な方法を提供します。