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IBM watsonx as a Service 개요
IBM watsonx.ai 는 기초 등록 등록 내용 모델을 기반으로 하는 생성 AI 기능을 사용하여 작업하고 머신 러닝 모델을 빌드하기 위한 통합 도구의 스튜디오입니다. IBM watsonx.ai 컴포넌트는 조직의 신뢰할 수 있는 데이터에 액세스하고 AI 프로세스를 자동화하며 애플리케이션에서 AI를 제공할 수 있는 안전한 협업 환경을 제공합니다. IBM watsonx.governance 컴포넌트는 기계 학습 및 생성 AI 모델에 대한 엔드-투-엔드 모니터링을 제공하여 책임 있고 투명하며 설명 가능한 AI 워크플로우를 가속화합니다.
watsonx.ai를 소개하는 이 짧은 비디오를 보십시오.
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watsonx를 사용하여 다음 목표를 달성할 수 있습니다.
- 기계 학습 모델 빌드
- 오픈 소스 프레임워크 및 코드 기반, 자동화된 또는 시각적 데이터 과학 도구를 사용하여 모델을 빌드합니다.
- 기초 모델 실험
- 입력 텍스트에서 컨텐츠를 생성, 분류, 요약 또는 추출하기 위해 프롬프트를 테스트합니다. IBM 모델 또는 Hugging Face의 오픈 소스 모델 중에서 선택하십시오.
- AI 라이프사이클 관리
- AI 모델을 훈련, 유효성 검증 및 배치하기 위해 모든 통합 도구 및 런타임을 사용하여 전체 AI 모델 라이프사이클을 관리하고 자동화합니다.
- AI 통제
- AI 모델의 세부 히스토리를 추적하고 문서화하여 컴플라이언스를 보장합니다.
Watsonx.ai 는 데이터 및 모델에 대해 작업하기 위한 다음 도구를 제공합니다.
| 사용할 수 있는 항목 | 수행할 수 있는 작업 | 다음 경우에 사용 |
|---|---|---|
| Data Refinery | 다양한 데이터 소스 연결에서 데이터에 액세스하고 데이터를 세분화합니다. 다른 데이터 과학자가 분석 및 탐색할 수 있도록 데이터를 결합, 결합 또는 필터링할 수 있는 시간 내에 결과 데이터 세트를 스냅샷으로 구체화하십시오. |
데이터를 쉐이핑하거나 정리하려면 데이터를 시각화해야 합니다. 분석을 위해 대량의 원시 데이터를 준비하는 프로세스를 단순화하려고 합니다. |
| 프롬프트 랩 | 프롬프트를 입력하여 IBM 및 오픈 소스 기반 모델을 실험해 보십시오. | 생성 AI 솔루션에 대한 프롬프트를 엔지니어링하려고 합니다. |
| AutoAI | AutoAI 를 사용하여 알고리즘을 자동으로 선택하고, 기능을 엔지니어링하고, 파이프라인 후보를 생성하고, 기계 학습 모델 파이프라인 후보를 훈련합니다. 그런 다음 순위가 지정된 파이프라인을 평가하고 모델로 최상의 파이프라인을 저장하십시오. 훈련된 모델을 영역에 배치하거나 AutoAI 에서 노트북으로 원하는 모델 훈련 파이프라인을 내보내서 세분화하십시오. |
우수한 훈련 파이프라인 및 기계 학습 모델 세트를 신속하게 빌드하기 위한 고급 및 자동화된 방법을 원합니다. 생성된 파이프라인을 내보내서 세분화할 수 있습니다. |
| 노트북 및 스크립트 | Python 라이브러리를 사용하여 기초 모델을 프롬프트합니다. 노트북 및 스크립트를 사용하여 Python 또는 R에서 사용자 고유의 기능 엔지니어링, 모델 훈련 및 평가 코드를 작성하십시오. 프로젝트에서 사용 가능한 훈련 데이터 세트를 사용하거나 데이터베이스, 데이터 레이크 또는 오브젝트 스토리지와 같은 데이터 소스에 연결하십시오. 선호하는 오픈 소스 프레임워크 및 라이브러리가 있는 코드. |
Python 또는 R 코딩 스킬을 사용하여 모델에 대해 작업하는 데 사용하는 코드를 완전히 제어할 수 있습니다. |
| SPSS Modeler 플로우 | SPSS Modeler 플로우를 사용하여 사용자 고유의 기계 학습 모델 훈련, 평가 및 스코어링 플로우를 작성하십시오. 프로젝트에서 사용 가능한 훈련 데이터 세트를 사용하거나 데이터베이스, 데이터 레이크 또는 오브젝트 스토리지와 같은 데이터 소스에 연결하십시오. | 데이터를 탐색하고 기계 학습 모델 훈련, 평가 및 스코어링 플로우를 정의하는 간단한 방법을 원합니다. |
| RStudio | RStudio에서 R을 사용하여 데이터를 분석하고 기계 학습 모델을 빌드 및 테스트합니다. | R에서 작업하기 위해 개발 환경을 사용하려고 합니다. |
| Decision Optimization | 데이터 준비, 모델 가져오기, 문제점 해결 및 시나리오 비교, 데이터 시각화, 솔루션 찾기, 보고서 작성, Watson Machine Learning으로 배치할 모델 저장을 수행합니다. | 처방 분석 문제에 대한 최상의 솔루션을 찾으려면 수백만 가지 가능성을 평가해야 합니다. |
| 연합 학습 | 분산 데이터를 사용하는 공통 기계 학습 모델을 훈련합니다. | 여러 위치에 분산된 데이터를 이동, 결합 또는 공유하지 않고 기계 학습 모델을 훈련해야 합니다. |
| Watson Pipelines | 파이프라인을 사용하여 데이터 수집에서 모델 훈련, 테스트 및 배치에 이르기까지 노트북, Data Refinery및 기계 학습 파이프라인을 자동화하는 반복 가능하고 스케줄된 플로우를 작성하십시오. | MLOps 플로우의 일부 또는 모든 단계를 자동화하려고 합니다. |
| Synthetic Data Generator | 시각적 플로우 및 모델링 알고리즘을 사용하여 프로덕션 데이터 또는 사용자 정의 데이터 스키마를 기반으로 합성 표 형식 데이터를 생성합니다. | 프로덕션 데이터를 마스킹하거나 모방하려고 하거나 사용자 정의 데이터 스키마에서 합성 데이터를 생성하려고 합니다. |
Watsonx.governance 는 모델 관리를 위해 이러한 도구를 제공합니다.
| 사용할 수 있는 항목 | 수행할 수 있는 작업 | 다음 경우에 사용 |
|---|---|---|
| 패싯 시트 | 모델 라이프사이클 상태, 일반 모델 및 배치 세부사항, 훈련 정보 및 메트릭, 배치 메트릭을 봅니다. | 모델이 준수하고 예상대로 수행되는지 확인하려고 합니다. |
| Watson OpenScale | 모델 출력을 모니터하고 모델 예측을 설명합니다. | 모델을 공정하게 유지하고 모델 예측을 설명할 수 있어야 합니다. |
데이터 및 모델의 보안 및 개인정보 보호
작성하는 데이터 및 모델을 포함하여 watsonx에 대한 작업은 계정에 대해 개인용입니다.
- 사용자만 데이터에 액세스할 수 있습니다. 데이터는 모델만 훈련하는 데 사용됩니다. IBM 또는 기타 사용자나 조직에서는 데이터에 액세스하거나 사용할 수 없습니다. 데이터는 IBM Cloud Object Storage 서비스 인스턴스의 전용 스토리지 버킷에 저장됩니다. 데이터는 저장 및 이동 중에 암호화됩니다.
- 사용자가 작성하는 모델은 사용자만 액세스할 수 있습니다. IBM 또는 다른 사용자나 조직에서는 모델에 액세스하거나 사용할 수 없습니다. 모델은 데이터와 동일한 방식으로 보안됩니다.
보안 및 옵션에 대해 자세히 알아보십시오.
기본 아키텍처
Watsonx 에는 조직이 효율적으로 협업할 수 있도록 안전하고 확장 가능한 기반으로 다음 기능이 포함되어 있습니다.
- 소프트웨어 및 하드웨어
- Watsonx 는 IBM Cloud의 IBM 에서 완전히 관리됩니다. 소프트웨어 업데이트는 자동입니다. 계산 자원 및 스토리지의 크기 조정은 자동입니다.
- 스토리지
- IBM Cloud Object Storage 서비스 인스턴스는 스토리지를 제공하도록 자동으로 프로비저닝됩니다.
- 컴퓨팅 리소스
- 작업에 적합한 런타임을 선택할 수 있습니다. 컴퓨팅 자원 사용량은 런타임 환경의 비율 및 해당 활성 지속 기간에 따라 청구됩니다.
- 보안, 준수 및 격리
- 데이터 보안, 네트워크 보안, 보안 표준 준수 및 watsonx 의 격리는 IBM Cloud에서 관리됩니다. 추가 보안 및 암호화 옵션을 설정할 수 있습니다.
- 사용자 관리
- 사용자 및 사용자 그룹을 추가하고 IBM Cloud Identity and Access Management로 계정 역할 및 권한을 관리합니다. 플랫폼 전체의 각 협업 작업 영역에서 역할을 지정합니다.
- 글로벌 검색
- 플랫폼 전체에서 자산을 검색할 수 있습니다.
- 데이터 소스에 대한 공유 연결
- Platform assets catalog에서 플랫폼 전체에 걸쳐 다른 사용자와 연결을 공유할 수 있습니다.
- 샘플
- IBM에서 큐레이트된 샘플 데이터 세트, 노트북, 프로젝트 및 모델을 실험할 수 있습니다.
watsonx 플랫폼의 Watsonx.ai 에는 Watson Studio, Watson Machine Learning및 IBM Cloud Object Storage 서비스가 포함되어 있습니다. watsonx 플랫폼의 Watsonx.governance 에는 watsonx.governance 서비스가 포함되어 있습니다.
작업공간 및 자산
Watsonx 는 팀 또는 조직과 함께 작업할 수 있는 협업 작업 영역 세트로 구성됩니다. 각 작업공간에는 조치를 수행할 수 있는 권한을 제공하는 역할이 있는 구성원 세트가 있습니다. 대부분의 사용자는 플랫폼에 추가되는 항목인 자산에 대해 작업합니다. 데이터 자산에는 데이터를 나타내는 메타데이터가 포함되어 있으며, 모델과 같은 도구에서 작성하는 자산은 데이터에 대해 작업하기 위해 코드를 실행합니다. 프로젝트에서 자산을 빌드하고 배치 영역에서 완료된 자산의 배치를 관리합니다.
프로젝트 및 도구
프로젝트는 데이터 과학 및 모델 빌더 팀이 데이터를 사용하여 자산 (예: 저장된 프롬프트, 노트북, 모델 또는 파이프라인) 을 작성하는 위치입니다. 샌드박스 프로젝트라고 하는 첫 번째 프로젝트는 watsonx.ai에 등록할 때 자동으로 작성됩니다.
다음 이미지는 프로젝트의 개요 페이지가 표시되는 모양을 보여줍니다.
배치 영역
배치 영역은 ModelOps 팀이 모델 및 기타 배치 가능한 자산을 프로덕션에 배치한 후 프로덕션에서 배치를 테스트하고 관리하는 위치입니다. 프로젝트에서 모델 및 배치 가능한 자산을 빌드한 후에는 이를 배치 영역으로 승격시킵니다.
다음 이미지는 배치 공간의 개요 페이지가 어떻게 표시되는지 보여줍니다.
샘플
플랫폼에는 모델, 데이터 자산, 프롬프트, 노트북 및 샘플 프로젝트를 제공하는 통합된 샘플 콜렉션이 포함되어 있습니다. 샘플 노트북은 데이터 과학 및 머신 러닝 코드의 예제를 제공합니다. 샘플 프로젝트에는 데이터, 모델, 기타 자산 및 특정 비즈니스 문제점을 해결하는 방법에 대한 자세한 지시사항 세트가 포함되어 있습니다.
다음 이미지는 샘플의 모양을 보여줍니다.
