Comparaison du travail avec les outils et le code
Vous pouvez choisir de travailler avec des outils dans watsonx, avec des API REST dans votre environnement de développement, ou avec une combinaison d'outils et de code Python.
Comparaison des fonctionnalités des outils et du code
Les tâches que vous pouvez accomplir avec les outils de l'interface utilisateur et avec le code de l'API REST sont en grande partie les mêmes. Vous pouvez également effectuer certaines tâches avec du code Python.
Tâches de projet
Le tableau suivant répertorie les tâches de gestion des projets ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour accomplir ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Créer des projets | Assistant de création de projet | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les collaborateurs | Page de contrôle d'accès | données et IA - API du tronc commun |
| Obtenir l'identifiant du projet | Page Général | données et IA - API du tronc commun |
| Associer des services | Page Services et intégrations | Aucun |
| Exporter des actifs | Assistant d'exportation d'actifs | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les actifs | Page Actifs | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les environnements d'exécution | Page environnements | données et IA - API du tronc commun |
| Gérer les travaux | Page Travaux | données et IA - API du tronc commun |
Préparer les tâches liées aux données
Le tableau suivant répertorie les tâches de préparation des données ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Connexion aux sources de données | Ajouter une connexion | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des données connectées | Importer des actifs | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des fichiers de données | Importer des actifs | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Ajouter des documents à un index vectoriel | Index vectoriel | ✓ Data and AI Common Core API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Extraction de texte à partir de documents | Aucun | ✓ watsonx.ai as a Service REST API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Créer des embeddings de documents et les vectoriser | Index vectoriel AutoAI pour RAG |
✓ watsonx.ai REST API ✓ ibm- watsonx -ai Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Affiner les données structurées | Data Refinery | Aucun |
| Générer des données synthétiques | Synthetic Data Generator | ✓ watsonx.ai REST API |
| Visualiser les données | Visualisations | Aucun |
Construire des tâches de solutions d'IA génératives
Le tableau suivant répertorie les tâches nécessaires à l'élaboration des solutions gen AI, ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches. Pour une liste détaillée des tâches que vous pouvez coder avec l'API REST watsonx.ai, la bibliothèque watsonx Python ou le SDK watsonx.ai Node.js, voir Coder des solutions d'IA générative.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Expérimenter les messages-guides | Prompt Lab | ✓ watsonx.ai as a Service REST API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK ✓ IBM Extension in LangChain |
| Mise au point d'un modèle de fondation | Tuning Studio | ✓ watsonx.ai as a Service REST API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Mise en œuvre d'un modèle RAG | Prompt Lab AutoAI pour RAG |
✓ watsonx.ai as a Service REST API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
| Configurer les agents pour appeler les outils dans les invites | Aucun | ✓ API REST d' watsonx.ai -as-a-Service ✓ Bibliothèque ibm- watsonx -ai Python ✓ Extension IBM dans LangChain ✓ SDK watsonx.ai Node.js |
| Prévision des valeurs de séries chronologiques futures | Aucun | ✓ watsonx.ai as a Service REST API ✓ watsonx Python library ✓ watsonx.ai Node.js SDK |
Régir les tâches de l'IA
Le tableau suivant énumère les tâches de gouvernance ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour accomplir ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Créer un cas d'utilisation de l'IA | Cas d'utilisation de l'IA | ✓ AI Factsheets API ✓ AI Factsheets bibliothèque Python |
| Évaluer une invite | Prompt Lab | ✓ Watson OpenScale REST API ✓ Watson OpenScale Python Library |
| Comparer et évaluer plusieurs messages-guides | Studio d'évaluation | ✓ Watson OpenScale REST API ✓ Watson OpenScale Python Library |
| Audit d'un modèle ou d'une invite | Console de gouvernance | OpenPages REST API v2 |
| Évaluer les risques | Console de gouvernance | Aucun |
Tâches de déploiement de la solution
Le tableau suivant répertorie les tâches de déploiement ainsi que les outils et le code que vous pouvez utiliser pour réaliser ces tâches.
| Tâche | Outils | Coder |
|---|---|---|
| Déployer un service d'IA | Prompt Lab | ✓ watsonx.ai REST API |
| Déployer un modèle d'invite | Prompt Lab | ✓ watsonx.ai REST API |
| Déployer un modèle de fondation adapté | Assistant de déploiement | ✓ watsonx.ai REST API ✓ watsonx.ai Python library |
| déployer un modèle de fondation personnalisé | Assistant de déploiement | ✓ watsonx.ai REST API ✓ watsonx.ai Python library |
| Déployer un modèle à la demande | Concentrateur de ressources | ✓ watsonx.ai REST API |
En savoir plus
Sujet parent : Planifier une solution d'IA générative