Neuerungen

Ankündigung der Unterstützung für Python 3.11 Und R4.3 Frameworks und Softwarespezifikationen zur Laufzeit 24.1

25. Juli 2024

Sie können jetzt IBM Laufzeit 24.1, das die neuesten Data Science-Frameworks enthält, basierend auf Python 3.11 und R 4.3, laufen Watson Studio Jupyter-Notebooks und R-Skripte sowie Trainingsmodelle. Ab dem 29. Juli können Sie auch Watson Machine Learning Bereitstellungen. Aktualisieren Sie Ihre Assets und Bereitstellungen, um IBM Laufzeit 24.1 Frameworks und Softwarespezifikationen.

• Informationen zu den IBM Laufzeit 24.1 Release und die enthaltenen Umgebungen für Python 3.10 und R 4.2, sehen Notebook-Umgebungen.
• Details zu Bereitstellungsframeworks finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten.

Erweiterte Version von Jupyter Notebook Editor ist jetzt verfügbar

25. Juli 2024

Wenn Sie Ihr Notebook in Umgebungen betreiben, die auf Runtime basieren 24.1 können Sie diese Erweiterungen für die Arbeit mit Ihrem Code nutzen:

• Debuggen Sie Ihren Code automatisch
• Automatisch ein Inhaltsverzeichnis für Ihr Notizbuch erstellen
• Zeilennummern neben Ihrem Code umschalten
• Reduzieren Sie den Zellinhalt und verwenden Sie die Side-by-Side-Ansicht für Code und Ausgabe für eine höhere Produktivität.

Weitere Informationen finden Sie unter Jupyter-Notebook-Editor.

Mit Runtime unterstützte Transformer-Einbettungsmodelle für Natural Language Processor 24.1

25. Juli 2024

In der neuen Runtime 24.1-Umgebung können Sie jetzt Transformer-Einbettungsmodelle für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwenden, um Texteinbettungen zu erstellen, die die Bedeutung eines Satzes oder einer Passage erfassen und so bei abruferweiterten Generierungsaufgaben helfen. Weitere Informationen finden Sie unter Einbettungen.

Neue spezialisierte NLP-Modelle sind in Runtime verfügbar 24.1

25. Juli 2024

Die folgenden neuen, spezialisierten NLP-Modelle sind jetzt in der Runtime enthalten 24.1 Umfeld:

• Ein Modell, das hasserfüllte, beleidigende oder gotteslästerliche Inhalte (HAP) in Textinhalten erkennen und identifizieren kann. Weitere Informationen finden Sie unter HAP-Erkennung.
• Drei vortrainierte Modelle, die Themen aus den Bereichen Finanzen, Cybersicherheit und Biomedizin behandeln können. Weitere Informationen finden Sie unter Klassifizieren von Text mit einem benutzerdefinierten Klassifizierungsmodell.

Extrahieren Sie detaillierte Erkenntnisse aus großen Textsammlungen mithilfe der Key Point Summarization

25. Juli 2024

Sie können jetzt die Zusammenfassung wichtiger Punkte in Watson Studio Notizbücher, um detaillierte und umsetzbare Erkenntnisse aus großen Textsammlungen zu gewinnen, die die Meinungen von Menschen darstellen (wie Produktbewertungen, Umfrageantworten oder Kommentare in sozialen Medien). Das Ergebnis wird in einer organisierten, hierarchischen Weise geliefert, die leicht zu verarbeiten ist. Weitere Informationen finden Sie unter Zusammenfassung der wichtigsten Punkte

RStudio-Update in Watson Studio

25. Juli 2024

Um eine konsistente Benutzererfahrung über private und öffentliche Clouds hinweg zu gewährleisten, bietet die RStudio IDE für die IBM Cloud Pak for Data as a Service wird auf RStudio Server aktualisiert 2024.04.1 und R 4.3.1 am 29. Juli 2024. Die neue Version von RStudio bietet eine Reihe von Verbesserungen und Sicherheitsfixes. Zum RStudio Server 2024.04.1 Weitere Informationen finden Sie in den Versionshinweisen. Obwohl keine größeren Kompatibilitätsprobleme zu erwarten sind, sollten sich Benutzer der Versionsänderungen für einige Pakete bewusst sein, die in der folgenden Tabelle unten beschrieben werden.

Beim Starten der RStudio IDE aus dem Watson Studio Web UI Setzen Sie nach dem Upgrade den RStudio-Arbeitsbereich zurück, um sicherzustellen, dass der Bibliothekspfad für R 4.3.1 Pakete werden vom RStudio-Server abgerufen.

Benutzergruppen als Mitarbeiter in Projekten und Bereichen hinzufügen

25. Juli 2024

Sie können nun Benutzergruppen in Projekten und Bereichen hinzufügen, wenn Ihre IBM Cloud Konto enthält IAM-Zugriffsgruppen. Dein IBM Cloud Der Account-Administrator kann Zugriffsgruppen erstellen, die dann als Benutzergruppen in Projekten zur Verfügung stehen. Weitere Informationen finden Sie unter Arbeiten mit IAM-Zugriffsgruppen.

Eine neue Version des Modells Mistral Large ist jetzt erhältlich auf IBM watsonx.ai in den Regionen Dallas, Frankfurt und London

24. Juli 2024

Sie können nun das Mistral Large 2 Fundamentmodell von Mistral AI verwenden auf IBM watsonx.ai in den Rechenzentren Dallas, Frankfurt und London.

Das Modell Mistral Large 2 unterstützt 11 Sprachen und verfügt über Kenntnisse im Textverständnis, der Codegenerierung und fortgeschrittenen logischen Denken. Einzelheiten finden Sie unter Unterstützte Fundamentmodelle .

Neu llama-3-405b-instruct Modell ist in der Region Dallas verfügbar

23. Juli 2024

Sie können nun die llama-3-405b-instruct Fundamentmodell von Meta on IBM watsonx.ai im Rechenzentrum in Dallas.

Der lama-3-405B-instruct ( v3.1 )-Modell bietet Unternehmen ein leistungsstarkes großes Sprachmodell mit erstklassigen Argumentationsfähigkeiten und ist das bislang größte Open-Source-Modell, das jemals veröffentlicht wurde. Dieses grundlegende Modell kann für komplexe mehrsprachige Denkaufgaben verwendet werden, darunter Textverständnis, Transformation und Codegenerierung. Einzelheiten finden Sie unter Unterstützte Fundamentmodelle .

Der merlinite-7b Modell ist veraltet

22. Juli 2024

Der merlinite-7b Das Foundation-Modell ist veraltet und wird am 22. August 2024 zurückgezogen. Überarbeiten Sie alle Eingabeaufforderungen, die dieses Basismodell verwenden.

• Abkündigungsdatum: 22. Juli 2024
• Austrittsdatum: 22. August 2024
• Alternatives Modell: mixtral-8x7b-instruct-v01

Inferenzanfragen, die an die merlinite-7b Sie können mithilfe der API weiterhin Ausgaben im Modell generieren, aber eine Warnmeldung über die bevorstehende Modellrücknahme einschließen. Ab dem 22. August 2024 generieren API-Anfragen zum Ableiten der Modelle keine Ausgabe mehr.

Weitere Informationen zur Einstellung der Unterstützung und Zurückziehung finden Sie unter Foundation model lifecycle.

Das neue Modell Mistral Large ist in den Regionen Frankfurt und Dallas verfügbar

9. Juli 2024

Sie können nun das Fundamentmodell Mistral Large von Mistral AI verwenden aufIBMwatsonx.ai in den Rechenzentren Frankfurt und Dallas.

Mistral Large bietet Unternehmen ein leistungsstarkes großes Sprachmodell mit erstklassigen Argumentationsfähigkeiten. Dieses grundlegende Modell kann für komplexe mehrsprachige Denkaufgaben verwendet werden, darunter Textverständnis, Transformation und Codegenerierung. Einzelheiten finden Sie unter Unterstützte Fundamentmodelle .

Nach Datenquellentyp gruppierte Konnektoren

05. Juli 2024

Wenn Sie eine Verbindung erstellen, werden die Konnektoren jetzt nach Datenquellentyp gruppiert, sodass die Konnektoren leichter zu finden und auszuwählen sind. BeispielsweiseMongoDB Der Datenquellentyp umfasst dieIBMCloud Databases for MongoDB und dasMongoDB Anschlüsse.

Darüber hinaus wurde ein neues Aktuelles Die Kategorie zeigt die sechs letzten Konnektoren, die Sie zum Herstellen einer Verbindung verwendet haben.

Anweisungen hierzu finden Sie unter Hinzufügen von Verbindungen zu Datenquellen in einem Projekt .

Kontextinformationen zu den Eingabeaufforderungen des Foundation-Modells in Prompt Lab hinzufügen

4. Juli 2024

Unterstützen Sie ein Grundlagenmodell bei der Generierung sachlicher und aktueller Antworten in Anwendungsfällen der Retrieval-Augmented Generation (RAG), indem Sie Ihrer Eingabeaufforderung relevante Kontextinformationen als Grundlage hinzufügen. Sie können relevante Dokumente schnell hochladen oder eine Verbindung zu einem Vektorspeicher eines Drittanbieters mit relevanten Daten herstellen. Bei der Übermittlung einer neuen Frage werden anhand dieser die Datengrundlagen nach relevanten Fakten abgefragt. Die wichtigsten Suchergebnisse und die ursprüngliche Frage werden als Modell-Input übermittelt, um dem Basismodell dabei zu helfen, relevante Fakten in seine Ausgabe zu integrieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Eingabeaufforderungen für das Fundamentmodell mit Kontextinformationen .

Änderungen anCloud Object Storage Lite-Pläne

1. Juli 2024

Ab dem 1. Juli 2024 wird dieCloud Object Storage Lite-Plan, der automatisch bereitgestellt wird, wenn Sie sich für eine 30-tägige Testversion anmeldenwatsonx.ai Undwatsonx.governance erlischt nach Ablauf der Testphase. Sie können IhrCloud Object Storage Sie können während der 30-tägigen Testphase jederzeit von einer Lite-Instanz zum Standardplan mit der Option „Kostenloses Kontingent“ wechseln.

BestehendeCloud Object Storage Serviceinstanzen mit Lite-Plänen, die Sie vor dem 1. Juli 2024 bereitgestellt haben, bleiben bis zum 15. Dezember 2024 erhalten. Sie müssen IhrCloud Object Storage Service vor dem 15. Dezember 2024 auf einen Standardplan umstellen.

SehenCloud Object Storage Servicepläne .

Verwalten Sie Anwendungsfälle und Modelle mitwatsonx.governance AnAWS

28. Juni 2024

Sie können jetztwatsonx.governance AnAmazon Web Services (AWS ).

Sie können auch die Governance-Konsolenfunktionen von watsonx.governance für SageMaker Modelle. Mit dieser Integration können Sie die erweiterten KI-Governance-Funktionen der Model Risk Governance-Lösung in Ihr Amazon bringen.SageMaker prädiktives maschinelles Lernen und generative KI-Modelle.

Weitere Informationen finden Sie unterwatsonx.governance AnAWS .

Erstellen Sie freigegebene Bereitstellungen für die Steuerung von Eingabeaufforderungen für externe Großsprachenmodelle (LLMs)

21. Juni 2024

Eine separate Eingabeaufforderungsvorlage ist eine neue Ressource zur Evaluierung einer Eingabeaufforderungsvorlage für ein LLM, das von einem Drittanbieter gehostet wird, wie z. B.Google Vertex-KI,AzureOpenAI, oderAWS Grundgestein. Die Inferenz, die die Ausgabe für die Eingabeaufforderungsvorlage generiert, erfolgt im fernen Modell, aber Sie können die Ausgabe der Eingabeaufforderungsvorlage mithilfe von watsonx.governance -Metriken auswerten. Sie können auch die freigegebene Bereitstellung und die freigegebene Eingabeaufforderungsvorlage in einem KI-Anwendungsfall als Bestandteil Ihrer Governance-Lösung verfolgen.

Weitere Informationen finden Sie unter:

• Getrennte Implementierungen in Bereichen auswerten
• Getrennte Eingabeaufforderungsvorlagen in Projekten auswerten
• Vorlagen für Tracking-Eingabeaufforderungen

Für Implementierungsjobanforderungen sind Taskberechtigungsnachweise erforderlich

19. Juni 2024

Zur Verbesserung der Sicherheit für die Ausführung von Bereitstellungsjobs muss der Benutzer, der den Job anfordert, Taskberechtigungsnachweise in Form eines API-Schlüssels bereitstellen. Die Anforderung wird ab dem 15. August 2024 durchgesetzt. Details zum Generieren des API-Schlüssels finden Sie unter Taskberechtigungsnachweise hinzufügen .

Anwendungsfälle für die Anwendbarkeit des EU-KI-Gesetzes bewerten

19. Juni 2024

Mithilfe der neuen Beurteilung der Anwendbarkeit des EU-KI-Gesetzes können Sie einen einfachen Fragebogen ausfüllen, um Ihre KI-Anwendungsfälle zu bewerten und festzustellen, ob sie in den Geltungsbereich des EU-KI-Gesetzes fallen. Die Bewertung kann Ihnen auch dabei helfen, die Risikokategorie zu ermitteln, auf die Ihre Anwendungsfälle abgestimmt sind: "Verboten", "Hoch", "Begrenzend" oder "Minimal". Weitere Informationen finden Sie unter Anwendbarkeitsbeurteilung in Lösungskomponenten in der Governance-Konsole.

Verwalten Sie Risiko- und Compliance-Aktivitäten mit der Governance-Konsole ( IBM OpenPages)

7. Juni 2024

Watsonx.governance unterstützt jetzt die optionale Integration mit der Governance-Konsole. Wenn Sie das Modul Model Risk Governance von IBM OpenPages, Sie können KI-Anwendungsfälle konfigurieren, um Governance-Fakten mit der Governance-Konsole zu synchronisieren. Von der Governance-Konsole aus können Sie Anwendungsfälle erstellen, Governance-Aktivitäten anzeigen, Aufgaben verwalten und Workflows als Teil Ihrer Governance- und Compliance-Prozesse implementieren. Weitere Informationen finden Sie unter:

• Integration der Governance-Konsole mit IBM watsonx.governance
• Verwalten von Risiken und Compliance mit der Governance-Konsole
• KI-Anwendungsfälle verwalten
• watsonx.governance -Pläne

IBM Watson Pipelines ist jetzt IBM Orchestration Pipelines

30. Mai 2024

Der neue Servicename spiegelt die Funktionalität für die Koordination von Teilen des KI-Lebenszyklus in wiederholt anwendbare Abläufe wider.

Tagprojekte für einfachen Abruf

31. Mai 2024

Sie können jetzt den Projekten Tags zuordnen, damit diese leichter gruppiert oder abgerufen werden können. Weisen Sie Tags zu, wenn Sie ein neues Projekt erstellen oder aus der Liste aller Projekte. Filtern Sie die Liste der Projekte nach Tag, um eine zusammengehörige Gruppe von Projekten abzurufen. Weitere Informationen finden Sie unter Projekt erstellen.

Verbindung zu einer neuen Datenquelle herstellen: Milvus

31. Mai 2024

Verwenden Sie die Milvus-Verbindung, um die Richtigkeit Ihrer Berechtigungsnachweise und Verbindungsdetails für den Zugriff auf einen Milvus-Vektorspeicher zu speichern und zu bestätigen. Informationen hierzu enthält Milvus-Verbindung.

Neues Lernprogramm und Video

23. Mai 2024

Testen Sie das neue Lernprogramm, um zu erfahren, wie Sie eine Modellbereitstellung mithilfe der Funktionalität in Watson OpenScale in einem Bereitstellungsbereich bewerten können.

Das Basismodell allam-1-13b-instruct ist in der Region Frankfurt verfügbar

21. Mai 2024

Das arabische Basismodell allam-1-13b-instruct von Saudi Authority for Data and Artificial Intelligence und bereitgestellt von IBM ist über watsonx.ai im Rechenzentrum in Frankfurt verfügbar. Sie können das Basismodell allam-1-13b-instruct für allgemeine Aufgaben wie Q & A, Zusammenfassung, Klassifizierung, Generierung, Extraktion und Übersetzung in Arabisch verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Traditionelle und abgeleitete KI-Assets mit der Python -Clientbibliothek watsonx.ai bereitstellen

21. Mai 2024

Die Python -Clientbibliothek Watson Machine Learning ist jetzt Teil einer erweiterten Bibliothek, der watsonx.ai Python -Clientbibliothek. Verwenden Sie die Bibliothek watsonx.ai Python , um mit traditionellen Assets für maschinelles Lernen und abgeleitete KI zu arbeiten. Die Bibliothek Watson Machine Learning bleibt erhalten, wird aber nicht mit neuen Funktionen aktualisiert. Weitere Informationen finden Sie unter Python -Bibliothek.

Texteinbettungsmodelle anderer Anbieter sind in watsonx.ai verfügbar

16. Mai 2024

Die folgenden Texteinbettungsmodelle anderer Anbieter sind jetzt zusätzlich zu den IBM -Slate-Modellen für erweiterten Textabgleich und -Abruf verfügbar:

• all-minilm-l12-v2
• multilingual-e5-large

Übergeben Sie Sätze oder Passagen an eines der unterstützten Einbettungsmodelle, indem Sie die Bibliothek watsonx.ai Python oder die REST-API verwenden, um Eingabetext in Vektoren zu konvertieren, um ähnlichen Text genauer zu vergleichen und abzurufen.

Weitere Informationen zu diesen Modellen finden Sie unter Unterstützte Einbettungsmodelle.

Weitere Informationen zum Konvertieren von Text finden Sie unter Texteinbettungsgenerierung.

Neue Granite -Codebasismodelle sind in der Region Dallas verfügbar

9. Mai 2024

Sie können jetzt die folgenden Granite -Codebasismodelle, die von IBM bereitgestellt werden, aus watsonx.ai:

• granite-3b-code-instruct
• granite-8b-code-instruct
• granite-20b-code-instruct
• granite-34b-code-instruct

Verwenden Sie die neuen Granite -Codebasismodelle für programmgesteuerte Codierungstasks. Die Basismodelle sind auf eine Kombination von Anweisungsdaten abgestimmt, um die folgenden Anweisungsfunktionen zu erweitern, einschließlich logischer Argumentation und Problemlösung.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

InstructLab -Basismodelle sind in watsonx.ai verfügbar.

7. Mai 2024

InstructLab ist eine Open-Source-Initiative von Red Hat und IBM , die eine Plattform zur Erweiterung der Funktionalität eines Basismodells bereitstellt. Die folgenden Grundlagenmodelle unterstützen Kenntnisse und Fähigkeiten, die eingebracht werden vonInstructLab:

• granite-7b-lab
• granite-13-chat-v2
• granite-20b-multilingual
• merlinite-7b

Sie können die Open-Source-Community-Beiträge von der Taxonomieseite des Basismodells untersuchen.

Weitere Informationen finden Sie unterInstructLab-compatible Gründungsmodelle .

Projektassets in Ordnern organisieren

2. Mai 2024

Sie können jetzt Ordner in Ihren Projekten erstellen, um Assets zu organisieren. Ein Administrator des Projekts muss Ordner aktivieren und Administratoren und Editoren können sie erstellen und verwalten. Ordner befinden sich in der Betaversion und werden noch nicht für die Verwendung in Produktionsumgebungen unterstützt. Weitere Informationen finden Sie unter Assets mit Ordnern organisieren (Beta).

IBM watsonx.ai ist in der Region London verfügbar

25. April 2023

Watsonx.ai ist jetzt im Rechenzentrum in London allgemein verfügbar und London kann bei der Anmeldung als bevorzugte Region ausgewählt werden.

• Die Basismodelle, die in Dallas vollständig unterstützt werden, sind auch für Inferenzen im Rechenzentrum in London über das Prompt Lab oder über die API verfügbar. Ausnahmen sind mt0-xxl-13b und das Basismodell llama-2-70b-chat , das durch das jetzt verfügbare Basismodell llama-3-70b-instruct ersetzt wird.
• Eingabeaufforderung-Optimieren Sie die drei optimierbaren Basismodelle aus Tuning Studio oder mithilfe der API.
• Die beiden IBM -Einbettungsmodelle und die Einbettungs-API werden unterstützt.

Weitere Informationen finden Sie unter Regionale Verfügbarkeit für Services und Features.

Chat in Prompt Lab direkt über die Homepage starten

25. April 2023

Jetzt können Sie über die Homepage von IBM watsonx.ai einen Dialog mit einem Basismodell beginnen. Geben Sie eine Frage ein, die an ein Basismodell im Chatmodus gesendet werden soll, oder klicken Sie auf Prompt Lab öffnen , um ein Basismodell und Modellparameter auszuwählen, bevor Sie Modelleingaben übergeben.

Neue Meta Llama 3-Basismodelle sind jetzt verfügbar

18. April 2024

Die folgenden Llama 3 -Basismodelle, die von Meta bereitgestellt werden, können über watsonx.ai:

• llama-3-8b-instruct
• llama-3-70b-instruct

Die neuen Llama 3 -Basismodelle sind optimierte Sprachmodelle, die verschiedene Anwendungsfälle unterstützen können.

Dieses neueste Release von Llama wird mit mehr Token trainiert und wendet neue Verfahren nach dem Training an. Das Ergebnis sind Basismodelle mit besseren Sprachverständnismöglichkeiten, Argumentation, Codegenerierung und Instruktionsfolgefunktionen.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Einführung in IBM -Einbettungsunterstützung für erweiterten Textabgleich und -abruf

18. April 2024

Sie können jetzt die IBM Einbettungs-API und IBM Einbettungsmodelle verwenden, um Eingabetext in Vektoren zu transformieren und ähnlichen Text genauer zu vergleichen und abzurufen.

Die folgenden IBM Slate-Einbettungsmodelle sind verfügbar:

• slate.125m.english.rtrvr
• slate.30m.english.rtrvr

Weitere Informationen finden Sie unter Texteinbettung generieren.

Preisdetails finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

IBM watsonx.governance ist enthalten, wenn Sie sich für IBM watsonx.ai registrieren.

18. April 2024

Wenn Sie sich für watsonx.ai in der Region Dallas registrieren, wird watsonx.governance automatisch eingeschlossen. Siehe Registrierung für IBM watsonx as a Service.

Machine Learning-Bereitstellungen in Bereichen bewerten

18. April 2024

Konfigurieren Sie watsonx.governance -Bewertungen in Ihren Bereitstellungsbereichen, um Einblicke in die Leistung Ihres Modells für maschinelles Lernen zu erhalten. Bewerten Sie beispielsweise eine Bereitstellung auf Verzerrungen oder überwachen Sie eine Bereitstellung auf Abweichungen. Wenn Sie Bewertungen konfigurieren, können Sie Auswertungsergebnisse analysieren und Transaktionsdatensätze direkt in Ihren Bereichen modellieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Bereitstellungen in Bereichen auswerten.

Ein Koreanisch-sprachiges Gründungsmodell ist in der Region Tokio verfügbar

18. April 2024

Das von Minds & Company bereitgestellte Basismodell llama2-13b-dpo-v7 , das auf dem Llama 2 -Basismodell von Meta basiert, ist in der Region Tokio verfügbar.

Das Basismodell llama2-13b-dpo-v7 ist auf Dialogtasks in Koreanisch und Englisch spezialisiert. Sie können das Basismodell llama2-13b-dpo-v7 auch für allgemeine Aufgaben in koreanischer Sprache verwenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Ein mixtral-8x7b-instruct-v01 -Basismodell ist für Inferenzen verfügbar

18. April 2024

Das Basismodell mixtral-8x7b-instruct-v01 von Mistral AI kann von watsonx.aiabgeleitet werden. Das Basismodell mixtral-8x7b-instruct-v01 ist ein vortrainiertes generatives Modell, das ein dünn besetztes Expertennetzwerk verwendet, um Text effizienter zu generieren.

Sie können das Modell mixtral-8x7b-instruct-v01 für allgemeine Aufgaben wie Klassifizierung, Zusammenfassung, Codegenerierung, Sprachkonvertierung usw. verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Das Basismodell mixtral-8x7b-instruct-v01-q ist veraltet und wird am 23. Mai 2024 zurückgezogen. Überarbeiten Sie alle Eingabeaufforderungen, die dieses Basismodell verwenden.

• Datum der Einstellung der Unterstützung: 19. April 2024
• Widerrufsdatum: 20 Juni 2024
• Alternatives Modell: mixtral-8x7b-instruct-v01

Inferenzanforderungen, die an das Modell mixtral-8x7b-instruct-v01-q über die API übergeben werden, generieren weiterhin eine Ausgabe, enthalten jedoch eine Warnung zur bevorstehenden Zurückziehung des Modells. Ab dem 20. Juni 2024 generieren API-Anforderungen für die Inferenz der Modelle keine Ausgabe.

Weitere Informationen zur Einstellung der Unterstützung und Zurückziehung finden Sie unter Foundation model lifecycle.

Eine Änderung des Basismodells granite-20b-multilingual wurde eingeführt

18. April 2024

Die neueste Version von granite-20b-multilingual ist 1.1.0. Die Änderung enthält Verbesserungen, die durch die Anwendung eines neuartigen KI-Ausrichtungsverfahrens auf das Modell der Version 1.0 erzielt wurden. Die KI-Ausrichtung umfasst die Verwendung von Lerntechniken für Feinabstimmung und Verstärkung, um das Modell so zu führen, dass es möglichst hilfreiche, wahrheitsgemäße und transparente Ergebnisse zurückgibt.

Weitere Informationen zu diesem Basismodell finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Eingabeaufforderung-Optimierung des Basismodells granite-13b-instruct-v2

11. April 2024

Tuning Studio unterstützt jetzt die Optimierung des Basismodells granite-13b-instruct-v2 zusätzlich zu den Basismodellen flan-t5-xl-3b und llama-2-13b-chat . Weitere Informationen finden Sie unter Basismodell optimieren.

Die Experimentkonfigurationseinstellungen für die Optimierung des Basismodells granite-13b-instruct-v2 , um die besten Standardwerte abhängig von Ihrer Task anzuwenden. Die Bewertungsrichtlinien für die Optimierung helfen Ihnen, die Ergebnisse des Experiments zu analysieren und die Einstellungen für die Experimentkonfiguration auf der Basis Ihrer Ergebnisse anzupassen. Weitere Informationen finden Sie unter Ergebnisse eines Optimierungsversuchs auswerten.

Ein arabischsprachiges Basismodell ist in der Region Frankfurt verfügbar

11. April 2024

Das von Inception, Mohamed bin Zayed University of Artificial Intelligence und Cerebras Systems bereitgestellte Gründungsmodell jais-13b-chat ist in der Region Frankfurt verfügbar.

Das Basismodell jais-13b-chat ist auf Dialogtasks in Arabisch und Englisch spezialisiert. Sie können das Basismodell jais-13b-chat auch für allgemeine Aufgaben in arabischer Sprache verwenden, einschließlich Sprachübersetzung zwischen Arabisch und Englisch.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Vollständigen Text einer Eingabeaufforderung in Prompt Lab anzeigen

11. April 2024

Nun können Sie den vollständigen Eingabeaufforderungstext überprüfen, der an das Basismodell übergeben werden soll. Dies ist nützlich, wenn Ihre Eingabeaufforderung Eingabeaufforderungsvariablen enthält, oder wenn Sie im strukturierten Modus oder im Chatmodus arbeiten.

Weitere Informationen finden Sie unter Prompt Lab.

Die veralteten Modelle von Granite Version 1 wurden zurückgezogen

11. April 2024

Die folgenden Basismodelle wurden zurückgezogen:

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1

Überarbeiten Sie alle Eingabeaufforderungen, die diese Basismodelle verwenden, um die Basismodelle von IBM Granite v2 zu verwenden. Weitere Informationen zur Einstellung der Unterstützung und Zurückziehung des Basismodells finden Sie unter Lebenszyklus des Basismodells.

Verwenden Sie Pivot-Tabellen, um Daten anzuzeigen, die in Experimenten von Decision Optimization zusammengefasst sind.

5. April 2024

Sie können jetzt Pivot-Tabellen verwenden, um Eingabe-und Ausgabedaten anzuzeigen, die in der Ansicht Visualisierung in Decision Optimization -Experimenten aggregiert wurden. Weitere Informationen finden Sie unter Visualisierungswidgets in Experimenten von Decision Optimization.

Neues Lernprogramm und Video zu watsonx.ai

04. April 2024

Testen Sie das neue Lernprogramm, um zu erfahren, wie Sie watsonx.ai in einem End-to-End-Anwendungsfall von der Datenaufbereitung bis zur Entwicklung von Eingabeaufforderungen verwenden.

Die API watsonx.ai ist verfügbar

14. März 2024

Die API watsonx.ai ist allgemein verfügbar. Verwenden Sie die API watsonx.ai , um programmgesteuert mit Basismodellen zu arbeiten. Weitere Informationen finden Sie im API-Referenz.

Die API-Version ist 2024-03-14.

Sie können weiterhin die Bibliothek Python verwenden, die für die Arbeit mit Basismodellen über ein Notebook verfügbar ist. Weitere Informationen finden Sie unter Python -Bibliothek.

Neue Gründungsmodelle sind in Dallas, Frankfurt und Tokio verfügbar

14. März 2024

Die folgenden Basismodelle sind jetzt für die Inferenz von watsonx.ai:

• granite-20b-multilingual: Ein Basismodell aus der IBM -Produktfamilie Granite , das Sie für verschiedene generative Tasks in Englisch, Deutsch, Spanisch, Französisch und Portugiesisch verwenden können.

• codellama-34b-instruct-hf: Ein programmgesteuertes Codegenerierungsmodell aus Code Llama , das auf Llama 2 aus Meta basiert. Sie können codellama-34b-instruct-hf verwenden, um Eingabeaufforderungen zum Generieren von Code auf der Basis von Eingaben in natürlicher Sprache sowie zum Ausfüllen und Debugging von Code zu erstellen.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Tuning Studio ist in Frankfurt verfügbar

7. März 2024

Tuning Studio ist jetzt für Benutzer bezahlter Pläne in der Region Frankfurt verfügbar. Mit Tuning Studio können Sie ein Basismodell anleiten, um nützliche Ausgaben zurückzugeben. Sie können die Basismodelle flan-t5-xl-3b und llama-2-70b-chat optimieren, wenn Sie Tuning Studio in Frankfurt verwenden.

Weitere Informationen finden Sie unter Tuning Studio.

Eingabeaufforderung-Optimieren Sie das Basismodell llama-2-13b-chat in der Region Tokio

7. März 2024

Tuning Studio unterstützt jetzt die Optimierung des Basismodells llama-2-13b-chat in der Region Tokio. Entwickeln Sie zuerst Eingabeaufforderungen für das größere Modell llama-2-70b-chat im Eingabeaufforderungslabor, um effektive Eingabeaufforderungseingaben für Ihren Anwendungsfall zu finden. Optimieren Sie anschließend die kleinere Version des Modells Llama 2 , um vergleichbare, wenn nicht bessere Ausgaben mit Nullaufforderungen zu generieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Tuning Studio.

Niedrigerer Preis für Modell Mixtral8x7b

5. März 2024

Das Basismodell mixtral-8x7b-instruct-v01-q wurde von Klasse 2 neu klassifiziert: $0.0018/Resource Einheit zu Klasse 1: $0.0006/Resource Einheit. Dadurch ist es kosteneffizienter, Inferenztasks für dieses Modell auszuführen. Die Neuklassifizierung gilt für alle Regionen, in denen mixtral-8x7b-instruct-v01-q verfügbar ist.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Preisdetails finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

KI-Risiko-Atlas wurde aktualisiert und erweitert

5. März 2024

Sie finden jetzt die folgenden neuen und erweiterten Inhalte im KI-Risikoatlas:

• Eine neue Kategorie von nicht technischen Risiken, die Governance, Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen und gesellschaftliche Impaktrisiken umfasst
• Neue Beispiele für Risiken
• Klarere Definitionen von Risiken

Siehe KI-Risiko-Atlas.

Neue Anwendungsfälle für watsonx

5. März 2024

Die watsonx -Anwendungsfälle helfen Ihnen zu sehen, wie Sie unsere Produkte, Services und Tools nutzen können.

• Anwendungsfall watsonx.ai : Dieser Anwendungsfall zeigt, wie Sie Ihre Geschäftsprozesse mit KI-gesteuerten Lösungen transformieren können, indem Sie maschinelles Lernen und generative KI in Ihr Betriebsframework integrieren.
• Anwendungsfall watsonx.governance : In diesem Anwendungsfall wird erläutert, wie Sie verantwortliche, transparente und erklärbare KI-Workflows mit einem integrierten System für die Verfolgung, Überwachung und erneutes Training von KI-Modellen erstellen können.

Siehe watsonx -Anwendungsfälle.

Chatmodus ist in Prompt Lab verfügbar

29. Februar 2024

Der Chatmodus in Prompt Lab ist eine einfache Chat-Schnittstelle, die es einfacher macht, mit Basismodellen zu experimentieren. Der Chatmodus erweitert die bereits verfügbaren strukturierten und unformatierten Modi, die nützlich sind, wenn wenige oder viele Eingabeaufforderungen für Tasks wie Extraktion, Zusammenfassung und Klassifikation erstellt werden. Verwenden Sie den Chatmodus, um Interaktionen mit Fragen oder Dialogen für Chatbots und Anwendungsfälle des virtuellen Assistenten zu simulieren.

Weitere Informationen finden Sie unter Prompt Lab.

Ein japanischsprachiges Granite -Modell ist in der Region Tokio verfügbar

29. Februar 2024

Das von IBM bereitgestellte Basismodell granite-8b-japanese ist über watsonx.ai in der Region Tokio verfügbar. Das Basismodell granite-8b-japanese basiert auf dem IBM Granite -Instruktions-Modell und wird trainiert, um japanischen Text zu verstehen und zu generieren.

Sie können das Basismodell granite-8b-japanese für allgemeine Aufgaben in der japanischen Sprache verwenden, wie z. B. Klassifizierung, Extraktion, Beantwortung von Fragen und Sprachübersetzung zwischen Japanisch und Englisch.

Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Niedrigerer Preis für Granite-13b -Modelle

21. Februar 2024

Granite-13b -Modelle werden von Klasse 2 neu klassifiziert: $0.0018/Resource Einheit zu Klasse 1: $0.0006/Resource Einheit. Dadurch wird die Ausführung von Inferenztasks für diese Modelle kostengünstiger. Die Neuklassifizierung gilt für die folgenden Modelle in allen Regionen, in denen sie verfügbar sind:

• granite-13b-chat-v2
• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v2
• granite-13b-instruct-v1

Weitere Informationen zu diesen Modellen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Preisdetails finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

Neue Verknüpfung für die Arbeit an allgemeinen Tasks

15. Februar 2024

Sie können jetzt eine allgemeine Aufgabe in Ihrem Projekt starten. Klicken auf eine Kachel im Abschnitt Arbeit beginnen auf der Registerkarte Übersicht . Verwenden Sie diese Direktaufrufe, um Mitarbeiter und Daten hinzuzufügen und mit Modellen zu experimentieren und Modelle zu erstellen. Klicken Sie auf Alle anzeigen , um zu einer Auswahl von Tools zu springen.

Neues mixtral-8x7b-instruct-v01-q -Basismodell für allgemeine Aufgaben

15. Februar 2024

Das mixtral-8x7b-instruct-v01-q -Basismodell, das von Mistral AI bereitgestellt und von IBM quantisiert wird, ist unter watsonx.aiverfügbar. Das Basismodell mixtral-8x7b-instruct-v01-q ist eine quantisierte Version des Mixtral 8x7B Instruct Foundation-Modells von Mistral AI.

Sie können dieses neue Modell für vielseitig einsetzbare Aufgaben wie Klassifizierung, Zusammenfassung, Codegenerierung, Sprachkonvertierung usw. verwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Die folgenden Modelle sind veraltet und werden bald zurückgezogen. Überarbeiten Sie alle Eingabeaufforderungen, die diese Basismodelle verwenden, um ein anderes Basismodell zu verwenden, z. B. mixtral-8x7b-instruct-v01-q.

Inferenzanforderungen, die über die API an diese Modelle übergeben werden, generieren weiterhin Ausgabe, enthalten jedoch eine Warnung zur bevorstehenden Zurückziehung des Modells. Wenn das Zurückziehungsdatum erreicht ist, generieren API-Anforderungen zur Inferenz der Modelle keine Ausgabe.

Weitere Informationen zur Einstellung der Unterstützung und Zurückziehung finden Sie unter Foundation model lifecycle.

Eine Änderung des Basismodells granite-13b-chat-v2 ist verfügbar

15. Februar 2024

Die neueste Version von granite-13b-chat-v2 ist 2.1.0. Die Änderung enthält Verbesserungen, die durch die Anwendung eines neuartigen KI-Ausrichtungsverfahrens auf das Modell der Version 2.0.0 erzielt wurden. Die KI-Ausrichtung umfasst die Verwendung von Lerntechniken für Feinabstimmung und Verstärkung, um das Modell so zu führen, dass es möglichst hilfreiche, wahrheitsgemäße und transparente Ergebnisse zurückgibt. Weitere Informationen finden Sie im Was ist AI-Alignment? Blogbeitrag von IBM Research.

Neues Lernprogramm und Video zu watsonx

15. Februar 2024

Im neuen Lernprogramm watsonx.governance erfahren Sie, wie Sie ein Modell für maschinelles Lernen auf Fairness, Genauigkeit, Drift und Erklärbarkeit mit Watson OpenScalebewerten können.

Mehr taskorientierte Dokumentation zu Decision Optimization

9. Februar 2024

Sie können jetzt die richtigen Informationen für die Erstellung und Konfiguration von Decision Optimization -Experimenten einfacher finden. Siehe Decision Optimization -Experimente und ihre Unterabschnitte.

IBM Cloud Data Engine -Verbindung wird nicht mehr verwendet

8. Februar 2022

Die Verbindung zu IBM Cloud Data Engine ist veraltet und wird in einem zukünftigen Release eingestellt. Sehen Abschaffung der Daten-Engine für wichtige Termine und Details.

Neue Spark 3.4 -Umgebung für die Ausführung von Data Refinery -Ablaufjobs

9. Februar 2024

Wenn Sie eine Umgebung für einen Data Refinery -Ablaufjob auswählen, können Sie jetzt Default Spark 3.4 & R 4.2auswählen, was Erweiterungen von Spark umfasst.

Die Umgebung Default Spark 3.3 & R 4.2 ist veraltet und wird in einer zukünftigen Aktualisierung entfernt.

Aktualisieren Sie Ihre Data Refinery -Ablaufjobs so, dass sie die neue Umgebung Default Spark 3.4 & R 4.2 verwenden. Details finden Sie unter Ressourcenoptionen für Data Refinery in Projekten berechnen.

Beispielsammlung in Ressourcenhub umbenannt

2. Februar 2024

Die Beispielsammlung wird in Ressourcenhub umbenannt, um den Inhalt besser widerzuspiegeln. Der Ressourcenhub enthält Basismodelle und Beispielprojekte, Datasets und Notebooks. Siehe Ressourcenhub.

Verbindung zu IBM Cloud Databases for DataStax wird unterbrochen

2. Februar 2024

Die Verbindung IBM Cloud Databases for DataStax wurde aus IBM watsonx.aientfernt.

Dremio -Verbindung erfordert Aktualisierungen

2. Februar 2024

Zuvor hat die Dremio -Verbindung einen JDBC -Treiber verwendet. Jetzt verwendet die Verbindung einen Fahrer basierend auf Arrow Flight.

Erforderliche Aktion Wichtig: Aktualisieren Sie die Verbindungseigenschaften. Unterschiedliche Änderungen gelten für eine Verbindung für eine Dremio Software-Instanz (lokal) oder eine Dremio Cloud-Instanz.

Eingabeaufforderung-Optimierung des Basismodells llama-2-13b-chat

1. Februar 2024

Tuning Studio unterstützt jetzt die Optimierung des Basismodells llama-2-13b-chat . Entwickeln Sie zuerst Eingabeaufforderungen für das größere Modell llama-2-70b-chat im Eingabeaufforderungslabor, um effektive Eingabeaufforderungseingaben für Ihren Anwendungsfall zu finden. Optimieren Sie anschließend die kleinere Version des Modells Llama 2 , um vergleichbare, wenn nicht bessere Ausgaben mit Nullaufforderungen zu generieren. Das llama-2-13b-model ist für die Eingabeaufforderungsoptimierung in der Region Dallas verfügbar. Weitere Informationen finden Sie unter Tuning Studio.

AutoAI unterstützt geordnete Daten für alle Experimente

25. Januar 2024

Sie können jetzt geordnete Daten für alle AutoAI -Experimente anstelle von nur Zeitreihenexperimenten angeben. Geben Sie an, ob Ihre Trainingsdaten sequenziell nach einem Zeilenindex sortiert werden. Wenn Eingabedaten sequenziell sind, wird die Modellleistung für neueste Datensätze anstelle einer Zufallsstichprobe ausgewertet, und Holdout-Daten verwenden die letzten n Datensätze der Gruppe anstelle von n Zufallsdatensätzen. Sequenzielle Daten sind für Zeitreihenexperimente erforderlich, für Klassifikations-und Regressionsexperimente jedoch optional.

Q & A mit RAG-Beschleuniger

26. Januar 2024

Sie können jetzt eine Frage-und-Antwort-Lösung implementieren, die die erweiterte Abrufgenerierung verwendet, indem Sie ein Beispielprojekt importieren. Das Beispielprojekt enthält Notebooks und andere Assets, die Dokumente aus HTML oder PDF in einfachen Text konvertieren, Dokumentsegmente in einen Elasticsearch -Vektorindex importieren, eine Python -Funktion bereitstellen, die den Vektorindex abfragt, Top-N-Ergebnisse abrufen, LLM-Inferenz ausführen, um eine Antwort auf die Frage zu generieren, und die Antwort auf Halluzinationen prüfen.

Testen Sie Q & A mit RAG-Akzelerator.

Auf dunkles Motiv setzen

25. Januar 2024

Sie können Ihre watsonx -Benutzerschnittstelle jetzt auf das dunkle Motiv festlegen. Klicken Sie auf Ihren Avatar und wählen Sie Profil und Einstellungen aus, um Ihr Kontoprofil zu öffnen. Aktivieren Sie anschließend den Schalter für das Thema "Dunkel". Dunkles Motiv wird in RStudio und Jupyter Notebooks nicht unterstützt. Informationen zur Verwaltung Ihres Profils finden Sie unter Einstellungen verwalten.

IBM watsonx.ai ist in der Region Tokio verfügbar

25. Januar 2024

Watsonx.ai ist jetzt allgemein im Rechenzentrum Tokio verfügbar und kann bei der Anmeldung als bevorzugte Region ausgewählt werden. Das Prompt Lab und die Basismodellinferenz werden in der Region Tokio für folgende Modelle unterstützt:

• elyza-japanese-llama-2-7b-instruct
• flan-t5-xl-3b
• flan-t5-xxl-11b
• flan-ul2-20b
• granite-13b-chat-v2
• granite-13b-instruct-v2
• llama-2-70b-chat
• llama-2-13b-chat

Auch aus der Region Tokio erhältlich:

• Eingabeaufforderungsoptimierung des Basismodells flan-t5-xl-3b mit Tuning Studio
• Tabellarische Daten mit dem Synthetic Data Generator zur Verwendung für Trainingsmodelle generieren

Weitere Informationen zu den unterstützten Modellen finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.

Ein Modell Llama 2 in japanischsprachiger Sprache ist in der Region Tokio verfügbar

25. Januar 2024

Das Basismodell elyza-japanese-llama-2-7b-instruct , das von ELYZA, Inc bereitgestellt wird, ist über watsonx.ai -Instanzen im Rechenzentrum von Tokio verfügbar. Das Modell elyza-japanese-llama-2-7b-instruct ist eine Version des Llama 2 -Modells von Meta, die trainiert wurde, japanischen Text zu verstehen und zu generieren.

Sie können dieses neue Modell für allgemeine Aufgaben verwenden. Es funktioniert gut für Japanisch-Sprachklassifikation und Extraktion und für die Übersetzung zwischen Japanisch und Englisch.

Unterstützung für IBM Runtime 22.2 in Watson Machine Learning

11. Januar 2024

IBM Runtime 22.2 ist veraltet und wird am 11. April 2024 entfernt. Ab 7. März 2024 können Sie Notebooks oder angepasste Umgebungen nicht mithilfe der 22.2 -Laufzeiten erstellen. Außerdem können Sie keine neuen Modelle mit Softwarespezifikationen trainieren, die auf der Laufzeit 22.2 basieren. Aktion erforderlich Aktualisieren Sie Ihre Assets und Implementierungen für die Verwendung von IBM Runtime 23.1 vor dem 7. März 2024.

• Weitere Informationen zur Migration eines Assets auf ein unterstütztes Framework und eine unterstützte Softwarespezifikation finden Sie unter Veraltete Softwarespezifikationen oder Frameworks verwalten.
• Weitere Informationen zur Notebookumgebung finden Sie unter Compute resource options for the notebook editor in projects.
• Weitere Informationen zum Ändern Ihrer Umgebung finden Sie unter Umgebung eines Notebooks ändern.

IBM Granite v1 -Basismodelle sind veraltet

11. Januar 2024

Die IBM Granite 13 Milliarden-Parameter v1 -Basismodelle sind veraltet und werden am 11 April 2024 zurückgezogen. Wenn Sie Version 1 der Modelle verwenden, wechseln Sie stattdessen zu Version 2 der Modelle.

Inferenzanforderungen, die über die API an die Modelle der Version 1 übergeben werden, generieren weiterhin Ausgabe, enthalten jedoch eine Warnung zur bevorstehenden Zurückziehung des Modells. Ab dem 11. April 2024 generieren API-Anforderungen für die Inferenz der Modelle keine Ausgabe.

Weitere Informationen zu IBM Granite -Basismodellen finden Sie unter Foundation models built by IBM. Weitere Informationen zur Einstellung der Unterstützung und Zurückziehung finden Sie unter Foundation model lifecycle.

Benutzer-API-Schlüssel für Jobs und andere Operationen erstellen

15. Dezember 2023

Bestimmte Laufzeitoperationen in IBM watsonx, wie z. B. Jobs und Modelltraining, erfordern einen API-Schlüssel als Berechtigungsnachweis für sichere Autorisierung. Mit Benutzer-API-Schlüsseln können Sie jetzt einen API-Schlüssel nach Bedarf direkt in IBM watsonx generieren und rotieren, um sicherzustellen, dass Ihre Operationen reibungslos ausgeführt werden. Die API-Schlüssel werden in IBM Cloudverwaltet, aber Sie können sie bequem in IBM watsonxerstellen und rotieren.

Der Benutzer-API-Schlüssel ist kontospezifisch und wird aus Profil und Einstellungen unter Ihrem Kontoprofil erstellt.

Weitere Informationen finden Sie unter Benutzer-API-Schlüssel verwalten.

Neue Lernprogramme und Videos zu watsonx

15. Dezember 2023

Testen Sie die neuen Lernprogramme watsonx.governance und watsonx.ai , um zu lernen, wie Sie ein Basismodell optimieren und eine Eingabeaufforderungsvorlage bewerten und verfolgen können.

Finde mehr watsonx.governance Und watsonx.ai Videos im Videobibliothek.

Ablauf der neuen Anmeldesitzung und Abmeldung aufgrund von Inaktivität

15. Dezember 2023

Sie sind jetzt aufgrund des Sitzungsablaufs von IBM Cloud abgemeldet. Ihre Sitzung kann aufgrund des Ablaufs der Anmeldesitzung (standardmäßig 24 Stunden) oder aufgrund von Inaktivität (standardmäßig 2 Stunden) ablaufen. Sie können die Standarddauer in den Einstellungen für Zugriff (IAM) in IBM Cloudändern. Weitere Informationen finden Sie unter Ablauf der Anmeldesitzung festlegen.

Connector IBM Cloud Databases for DataStax wird nicht weiter unterstützt

15. Dezember 2023

Der Connector IBM Cloud Databases for DataStax ist veraltet und wird in einem zukünftigen Release eingestellt.

Tuning Studio ist verfügbar

7. Dezember 2023

Tuning Studio unterstützt Sie bei der Anleitung eines Basismodells für die Rückgabe nützlicher Ausgaben. Mit Tuning Studiokönnen Sie das flan-t5-xl-3b -Basismodell optimieren, um die Leistung bei Verarbeitungsaufgaben für natürliche Sprache wie Klassifizierung, Zusammenfassung und Generierung zu verbessern. Die Eingabeaufforderungsoptimierung hilft kleineren, recheneffizienteren Basismodellen, Ergebnisse zu erzielen, die mit größeren Modellen in derselben Modellfamilie vergleichbar sind. Durch die Optimierung und Bereitstellung einer optimierten Version eines kleineren Modells können Sie langfristige Inferenzkosten reduzieren. Tuning Studio ist für Benutzer bezahlter Pläne in der Region Dallas verfügbar.

• Weitere Informationen finden Sie unter Tuning Studio.
• Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Quick start: Tune a foundation model.
• Um ein Beispielnotebook auszuführen, rufen Sie Modell optimieren, um CFPB-Dokumente in watsonxzu klassifizierenauf.

Neue Clienteigenschaften in Db2 -Verbindungen für Workload-Management

8. Dezember 2023

Sie können jetzt Eigenschaften in den folgenden Feldern für Überwachungszwecke angeben: Anwendungsname, Clientabrechnungsdaten, Client-Hostnameund Clientbenutzer. Diese Felder sind optional und für die folgenden Verbindungen verfügbar:

• IBM Db2
• IBM Db2 for z/OS
• IBM Db2 Warehouse
• IBM Data Virtualization

Watsonx.governance ist verfügbar!

1. Dezember 2023

Watsonx.governance erweitert die Governance-Funktionen von Watson OpenScale , um Basismodellassets sowie Assets für maschinelles Lernen zu bewerten. Evaluieren Sie beispielsweise Vorlagen für Eingabeaufforderungen des Basismodells für Dimensionen wie Genauigkeit oder um das Vorhandensein von hasserfüllt und missbräuchlicher Sprache zu erkennen. Sie können auch KI-Anwendungsfälle definieren, um Geschäftsprobleme anzugehen, und anschließend Eingabeaufforderungsvorlagen oder Modelldaten in Factsheets verfolgen, um Compliance-und Governance-Ziele zu unterstützen. Watsonx.governance -Pläne und -Features sind nur in der Region Dallas verfügbar.

• Informationen zum Anzeigen von Plandetails finden Sie unter watsonx.governance -Pläne.
• Details zu Governance-Features finden Sie in der Übersicht überwatsonx.governance.
• Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter watsonx.governancebereitstellen und starten.

Mit dem KI-Risiko-Atlas erkunden

1. Dezember 2023

Sie können jetzt einige der Risiken untersuchen, die mit generativer KI, Basismodellen und Modellen für maschinelles Lernen verbunden sind. Informieren Sie sich über Risiken für Datenschutz, Fairness, Erklärbarkeit, Wertausrichtung und andere Bereiche. Siehe KI-Risiko-Atlas.

Neue Versionen der IBM Granite -Modelle sind verfügbar

30. November 2023

Die neuesten Versionen der Granite -Modelle enthalten die folgenden Änderungen:

granite-13b-chat-v2: Optimiert, um bei der Beantwortung von Fragen, Zusammenfassung und generativen Aufgaben besser zu sein. Generiert mit ausreichendem Kontext Antworten mit den folgenden Verbesserungen gegenüber der Vorgängerversion:

• Generiert längere, qualitativ hochwertigere Antworten mit einem professionellen Ton
• Unterstützung von "Chain-of-thought"-Antworten
• Erkennt Erwähnungen von Personen und kann Ton und Stimmung besser erkennen
• Behandelt Leerzeichen in der Eingabe anmutiger

Testen und überarbeiten Sie aufgrund umfangreicher Änderungen alle Eingabeaufforderungen, die für v1 entwickelt wurden, bevor Sie zur neuesten Version wechseln.

granite-13b-instruct-v2: Speziell für Klassifizierungs-, Extraktions-und Zusammenfassungstasks optimiert. Die neueste Version unterscheidet sich wie folgt von der vorherigen Version:

• Gibt kohärentere Antworten unterschiedlicher Länge und mit einem vielfältigen Vokabular zurück
• Erkennt Erwähnungen von Personen und kann längere Eingaben zusammenfassen
• Behandelt Leerzeichen in der Eingabe anmutiger

Konstruierte Eingabeaufforderungen, die gut mit v1 funktionieren, funktionieren wahrscheinlich auch gut mit v2 , aber stellen Sie sicher, dass Sie Tests durchführen, bevor Sie Modelle wechseln.

Die neuesten Versionen der Granite -Modelle sind als Modelle der Klasse 2 kategorisiert.

Einige Basismodelle sind jetzt zu geringeren Kosten verfügbar

30. November 2023

Einige beliebte Basismodelle wurden in kostengünstigere Abrechnungsklassen neu kategorisiert.

Die folgenden Basismodelle wurden von Klasse 3 in Klasse 2 geändert:

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b

Das folgende Basismodell wurde von Klasse 2 in Klasse 1 geändert:

• llama-2-13b

Weitere Informationen zu den Abrechnungsklassen finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

Ein neues Beispielnotebook ist verfügbar: Einführung in RAG mit Erkennung

30. November 2023

Verwenden Sie das Notebook Introduction to RAG with Discovery , um zu erfahren, wie Sie das Muster für die erweiterte Generierung für Abruf in IBM watsonx.ai mit IBM Watson Discovery als Suchkomponente anwenden. Weitere Informationen finden Sie unter Einführung in RAG mit Discovery.

Funktionsunterschiede zwischen watsonx as a Service und Softwareimplementierungen verstehen

30. November 2023

Sie können jetzt die Features und die Implementierung von IBM watsonx as a Service und watsonx in der Software Cloud Pak for Data Version 4.8vergleichen. Siehe Feature-Unterschiede zwischen watsonx -Bereitstellungen.

Änderung bei der Handhabung von Stoppfolgen

30. November 2023

Wenn eine Stoppfolge, z. B. ein Zeilenvorschubzeichen, im Eingabeaufforderungslabor angegeben wird, endet der Modellausgabetext nach dem ersten Auftreten der Stoppfolge. Die Modellausgabe wird gestoppt, auch wenn das Vorkommen am Anfang der Ausgabe auftritt. Zuvor wurde die Stoppfolge ignoriert, wenn sie am Anfang der Modellausgabe angegeben wurde.

Eine kleinere Version des Llama-2 Chat-Modells ist verfügbar

9. November 2023

Sie können jetzt zwischen der Verwendung von 13b oder 70b -Versionen des Llama-2 Chat-Modells wählen. Berücksichtigen Sie bei Ihrer Auswahl die folgenden Faktoren:

• Kosten
• Leistung

Die Version 13b ist ein Modell der Klasse 2, was bedeutet, dass die Verwendung günstiger ist als die Version 70b . Zum Vergleich von Benchmarks und anderen Faktoren, wie z. B. CO2-Emissionen für jede Modellgröße, siehe die Modellkarte.

Eingabeaufforderungsvariablen zum Erstellen wiederverwendbarer Eingabeaufforderungen verwenden

Erhöhen Sie die Flexibilität Ihrer Eingabeaufforderungen mit Eingabeaufforderungsvariablen. Eingabeaufforderungsvariablen fungieren als Platzhalter im statischen Text Ihrer Eingabeaufforderungseingabe, die zur Inferenzzeit dynamisch durch Text ersetzt werden können. Sie können Eingabeaufforderungsvariablennamen und Standardwerte in einem Eingabeaufforderungsvorlagenasset speichern, um sich wiederzuverwenden oder mit Mitarbeitern in Ihrem Projekt gemeinsam zu nutzen. Weitere Informationen finden Sie unter Wiederverwendbare Eingabeaufforderungen erstellen.

Unterstützung für Python 3.10 und R4.2 -Frameworks und Softwarespezifikationen zur Laufzeit 23.1

9. November 2023

Erforderliche Aktion Sie können jetzt IBM Runtime 23.1verwenden, das die neuesten Data-Science-Frameworks auf Basis von Python 3.10 und R 4.2enthält, um Watson Studio Jupyter Notebooks und R-Scripts auszuführen, Modelle zu trainieren und Watson Machine Learning -Bereitstellungen auszuführen. Aktualisieren Sie Ihre Assets und Bereitstellungen für die Verwendung von IBM Runtime 23.1 -Frameworks und Softwarespezifikationen.

• Informationen zum Release IBM Runtime 23.1 und den enthaltenen Umgebungen für Python 3.10 und R 4.2finden Sie unter Notebookumgebungen ändern.
• Details zu Bereitstellungsframeworks finden Sie unter Frameworks und Softwarespezifikationen verwalten.

Verwenden Sie Apache Spark 3.4 , um Notebooks und Scripts auszuführen.

Spark 3.4 mit Python 3.10 und R 4.2 wird nun als Laufzeit für Notebooks und RStudio-Scripts in Projekten unterstützt. Details zu verfügbaren Notebookumgebungen finden Sie unter Ressourcenoptionen für den Notebook-Editor in Projekten berechnen und unter Ressourcenoptionen für RStudio in Projekten berechnen.

Verwenden Sie einen Satellite -Connector, um eine Verbindung zu einer lokalen Datenbank herzustellen

26. Oktober 2023

Verwenden Sie den neuen Satellite -Connector, um eine Verbindung zu einer Datenbank herzustellen, auf die nicht über das Internet zugegriffen werden kann (z. B. hinter einer Firewall). Satellite Connector verwendet eine einfache Docker-basierte Kommunikation, die sichere und überprüfbare Kommunikation von Ihrer lokalen Umgebung zurück zu IBM Clouderstellt. Anweisungen hierzu finden Sie unter Verbindung zu Daten hinter einer Firewall herstellen.

Secure Gateway ist veraltet

26. Oktober 2023

IBM Cloud hat die Einstellung der Unterstützung von Secure Gatewayangekündigt. Weitere Informationen finden Sie im Übersicht und Zeitleiste.

Aktion erforderlich Wenn Sie derzeit Verbindungen haben, die mit Secure Gatewayeingerichtet sind, planen Sie die Verwendung eines alternativen Kommunikationsverfahrens. In IBM watsonxkönnen Sie den Connector Satellite als Ersatz für Secure Gatewayverwenden. Siehe Verbindung zu Daten hinter einer Firewall herstellen.

Maximale Tokengrößen erhöht

16. Oktober 2023

Begrenzungen, die zuvor auf die maximale Anzahl von Token angewendet wurden, die in der Ausgabe von Basismodellen zulässig sind, werden aus bezahlten Plänen entfernt. Sie können größere maximale Tokenwerte während der Eingabeaufforderungsentwicklung aus dem Eingabeaufforderungslabor und der Python -Bibliothek verwenden. Die genaue Anzahl der zulässigen Token variiert je nach Modell. Weitere Informationen zu Tokenbegrenzungen für bezahlte und Lite-Pläne finden Sie unter Unterstützte Basismodelle.

Neue Notebooks in Beispielen

12. Oktober 2023

Es sind zwei neue Notebooks verfügbar, die eine Vektordatenbank aus Elasticsearch in der Abrufphase des Musters 'Retrieval-Augmented Generation' verwenden. Die Notebooks veranschaulichen, wie Übereinstimmungen auf der Basis der semantischen Ähnlichkeit zwischen den indexierten Dokumenten und dem von einem Benutzer übergebenen Abfragetext gefunden werden können.

• Beispielnotizbuch: Verwenden Sie watsonx, Elasticsearch, Und LangChain zur Beantwortung von Fragen (RAG)
• Beispielnotizbuch: Verwenden Sie watsonx, Und Elasticsearch Python SDK zur Beantwortung von Fragen (RAG)

Zwischenlösungen in Decision Optimization

12. Oktober 2023

Sie können jetzt ein Beispiel für Zwischenlösungen anzeigen, während ein Decision Optimization -Experiment ausgeführt wird. Dies kann für das Debugging oder zum Anzeigen des Fortschritts des Solvers nützlich sein. Bei großen Modellen, deren Lösung länger dauert, können Sie mit Zwischenlösungen jetzt schnell und einfach potenzielle Probleme mit der Lösung ermitteln, ohne auf den Abschluss der Lösung warten zu müssen. Sie können den Parameter „Zwischenlösungsbereitstellung“ in der Ausführungskonfiguration konfigurieren und eine Häufigkeit für diese Lösungen auswählen. Weitere Informationen finden Sie unter Zwischenlösungen und Konfigurationsparameter ausführen.

Dialogfeld "Neues gespeichertes Decision Optimization -Modell"

Wenn Sie ein Modell zur Bereitstellung über die Benutzerschnittstelle von Decision Optimization speichern, können Sie jetzt das Eingabe-und Ausgabeschema überprüfen und die Tabellen, die Sie einschließen möchten, einfacher auswählen. Sie können auch Ausführungskonfigurationsparameter hinzufügen, ändern oder löschen, die Umgebung und die verwendeten Modelldateien überprüfen. Alle diese Elemente werden im selben Dialog Als Modell für Bereitstellung speichern angezeigt. Weitere Informationen finden Sie unter Decision Optimization.

Weitere Gründungsmodelle in Frankfurt

5. Okt. 2023

Alle im Rechenzentrum Dallas verfügbaren Basismodelle sind jetzt auch im Rechenzentrum Frankfurt verfügbar. Das Eingabeaufforderungslabor watsonx.ai und die Basismodellinferenz werden jetzt in der Region Frankfurt für die folgenden Modelle unterstützt:

• granite-13b-chat-v1
• granite-13b-instruct-v1
• llama-2-70b-chat
• gpt-neox-20b
• mt0-xxl-13b
• starcoder-15.5b

Weitere Informationen zu diesen Modellen finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.

Preisdetails finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

Position einer neuen Spalte in der Verkettungsoperation steuern (Data Refinery)

6. Oktober 2023

Sie haben nun zwei Optionen, um die Position der neuen Spalte anzugeben, die sich aus der Operation Verketten ergibt: Als rechte Spalte im Dataset oder neben der ursprünglichen Spalte.

Zuvor wurde die neue Spalte am Anfang des Datasets platziert.

Informationen zu Data Refinery -Operationen finden Sie unter GUI-Operationen in Data Refinery.

IBM Granite -Basismodelle für die Generierung natürlicher Sprache

28. September 2023

Die ersten beiden Modelle der Granite -Familie der IBM -Basismodelle sind jetzt in der Region Dallas verfügbar:

• granite-13b-chat-v1: Allgemeines Verwendungsmodell, das für Dialoganwendungsfälle optimiert ist
• granite-13b-instruct-v1: Allgemeines Verwendungsmodell, das für die Beantwortung von Fragen optimiert ist

Beide Modelle sind 13B-parameter -Decodermodelle, die effizient eine Sprache in Englisch vorhersagen und generieren können. Sie sind wie alle Modelle der Granite -Familie für Unternehmen konzipiert. Granite -Modelle werden mit mehreren Terabyte an Daten aus Quellen in beiden allgemeinen Sprachen (z. B. dem öffentlichen Internet) und branchenspezifischen Datenquellen aus akademischen, wissenschaftlichen, rechtlichen und finanziellen Bereichen vortrainiert.

Probieren Sie sie noch heute im Prompt Lab aus oder führen Sie eine Beispiel-Notizbuch das verwendet die granite-13b-instruct-v1 Modell zur Stimmungsanalyse.

Lies das KI für Unternehmen entwickeln: IBM'S Granite Gründungsmodelle Blog-Beitrag, um mehr zu erfahren.

• Weitere Informationen zu diesen Modellen finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.
• Eine Beschreibung von Beispieleingabeaufforderungen finden Sie unter Beispielbasismodell-Eingabeaufforderungen für allgemeine Tasks.
• Preisdetails finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

Decision Optimization -Java-Modelle

20. September 2023

Decision Optimization Java-Modelle können jetzt in Watson Machine Learningbereitgestellt werden. Durch die Verwendung der Java-Worker-API können Sie Optimierungsmodelle mit den Java-APIs OPL, CPLEX und CP Optimizer erstellen. Sie können Ihre Modelle jetzt ohne großen Aufwand lokal erstellen, packen und unter Watson Machine Learning bereitstellen, indem Sie die Boilerplate verwenden, die im öffentlichen Java-Worker GitHubbereitgestellt wird. Weitere Informationen finden Sie unter Java-Modelle für Decision Optimization.

Neue Notebooks im Ressourcenhub

21. September 2023

Sie können die folgenden neuen Notebooks im Ressourcenhub verwenden:

• Verwenden watsonx Und LangChain zur Beantwortung von Fragen mit RAG
• Verwenden watsonx Und BigCodestarcoder-15.5b Code generieren

Schnelle Entwicklung und synthetische Daten-Lernprogramme für den Schnelleinstieg

14. September 2023

Testen Sie die neuen Lernprogramme, um mehr über folgende Themen zu erfahren:

• Basismodelle für Eingabeaufforderungen: Es gibt in der Regel mehrere Möglichkeiten, ein Basismodell für ein erfolgreiches Ergebnis aufzufordern. Im Eingabeaufforderungslabor können Sie mit Eingabeaufforderungen verschiedener Basismodelle experimentieren, Beispieleingabeaufforderungen untersuchen sowie Ihre besten Eingabeaufforderungen speichern und teilen. Eine Möglichkeit, die Genauigkeit der generierten Ausgabe zu verbessern, besteht darin, die erforderlichen Fakten als Kontext in Ihrem Eingabeaufforderungstext unter Verwendung des Abrufgenerierungsmusters bereitzustellen.
• Synthetische Daten generieren: Sie können synthetische Tabellendaten in watsonx.aigenerieren. Der Vorteil synthetischer Daten besteht darin, dass Sie die Daten bedarfsgerecht beschaffen, dann an Ihren Anwendungsfall anpassen und in großen Mengen produzieren können.

Watsonx.ai -Community

14. September 2023

Sie können jetzt beitreten watsonx.ai Gemeinschaft für KI-Architekten und -Entwickler, um zu lernen, Ideen auszutauschen und sich mit anderen zu vernetzen.

Synthetische Tabellendaten mit Synthetic Data Generator generieren

7. September 2023

Synthetic Data Generator ist jetzt in den Regionen Dallas und Frankfurt verfügbar und ein neues grafisches Editortool für watsonx.ai , mit dem Sie Tabellendaten für Trainingsmodelle generieren können. Mithilfe visueller Abläufe und eines statistischen Modells können Sie synthetische Daten auf der Basis Ihrer vorhandenen Daten oder eines angepassten Datenschemas erstellen. Sie können die ursprünglichen Daten maskieren und die synthetischen Daten in eine Datenbank oder als Datei exportieren.

Informationen zu den ersten Schritten finden Sie unter Synthetische Daten.

Llama-2 Foundation Model für die Generierung natürlicher Sprache und Chat

7. September 2023

Das Llama-2 -Basismodell von Meta ist jetzt in der Region Dallas verfügbar. Llama-2 Chat-Modell ist ein automatisch regressives Sprachmodell, das eine optimierte Umsetzungsarchitektur verwendet. Das Modell wird vorab mit öffentlich verfügbaren Onlinedaten trainiert und anschließend mithilfe von verstärktem Lernen aus menschlichem Feedback optimiert. Das Modell ist für kommerzielle und Forschungszwecke in englischsprachigen assistentenähnlichen Chat-Szenarien gedacht.

• Weitere Informationen zum Modell Llama-2 finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.
• Eine Beschreibung von Beispieleingabeaufforderungen finden Sie unter Beispielbasismodell-Eingabeaufforderungen für allgemeine Tasks.
• Preisdetails für Llama-2finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.

LangChain -Erweiterung für die Python -Bibliothek für Basismodelle

7. September 2023

Sie können jetzt das LangChain -Framework mit Basismodellen in watsonx.ai mit der neuen LangChain -Erweiterung für die Python -Basismodellbibliothek verwenden.

Dieses Beispiel-Notebook demonstriert die Verwendung der neuen Erweiterung: Beispielnotizbuch

Einführungsbeispiel für das Muster 'Retrieval Augmented Generation'

7. September 2023

Die abruferweiterte Generierung ist ein einfaches, leistungsfähiges Verfahren zur Nutzung einer Wissensbasis, um eine sachlich genaue Ausgabe von Basismodellen zu erhalten.

Siehe auch: Introduction to retrieval-augmented generation

Einstellung der Unterstützung von Kommentaren in Notebooks

31. August 2023

Ab heute ist es nicht mehr möglich, einem Notebook Kommentare über die Aktionsleiste des Notebooks hinzuzufügen. Alle vorhandenen Kommentare wurden entfernt.

StarCoder -Basismodell für Codegenerierung und Codeumsetzung

31. August 2023

Das Modell StarCoder von Hugging Face ist jetzt in der Region Dallas verfügbar. Mit StarCoder können Sie Eingabeaufforderungen zum Generieren von Code oder zum Transformieren von Code aus einer Programmiersprache in eine andere erstellen. Ein Beispiel für eine Eingabeaufforderung veranschaulicht die Verwendung von StarCoder zum Generieren von Python -Code aus einer Gruppe von Anweisungen. Eine zweite Beispieleingabeaufforderung veranschaulicht die Verwendung von StarCoder zum Transformieren von Code, der in C++ geschrieben ist, in Python -Code.

• Weitere Informationen zum Modell StarCoder finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.
• Eine Beschreibung der Beispieleingabeaufforderungen finden Sie unter Sample foundation model prompts for common tasks.

IBM watsonx.ai ist in der Region Frankfurt verfügbar

31. August 2023

Watsonx.ai ist jetzt allgemein im Rechenzentrum in Frankfurt verfügbar und kann bei der Anmeldung als bevorzugte Region ausgewählt werden. Das Prompt Lab und die Basismodellinferenz werden in der Region Frankfurt für folgende Modelle unterstützt:

• mpt-7b-instruct2

• flan-t5-xxl-11b

• flan-ul2-20b

• Weitere Informationen zu den unterstützten Modellen finden Sie unter Supported foundation models available with watsonx.ai.

Zusätzliche Cacheerweiterungen für Watson Pipelines verfügbar

21. August 2023

Es sind weitere Optionen zum Anpassen Ihrer Pipelineablaufeinstellungen verfügbar. Sie können jetzt besser steuern, wann der Cache für Pipelineausführungen verwendet wird. Details finden Sie unter Standardeinstellungen verwalten.

Plannamensaktualisierungen für den Service Watson Machine Learning

18. August 2023

Ab sofort werden Plannamen für den IBM Watson Machine Learning -Service wie folgt aktualisiert:

• Der v2 -Standardplan ist jetzt der Essentials -Plan. Der Plan soll Ihrem Unternehmen die Ressourcen bereitstellen, die für den Einstieg in die Arbeit mit Basismodellen und Assets für maschinelles Lernen erforderlich sind.

• Der v2 Professional-Plan ist jetzt der Standard -Plan. Dieser Plan stellt Ressourcen bereit, die die meisten Unternehmen durch Asseterstellung bis zur produktiven Nutzung unterstützen.

Änderungen an den Plannamen ändern Ihre Servicebedingungen nicht. Wenn Sie also für die Verwendung des v2 -Standardplans registriert sind, erhält er jetzt den Namen Essentials, aber alle Plandetails bleiben unverändert. Wenn Sie für die Verwendung des v2 Professional-Plans registriert sind, gibt es keine anderen Änderungen als die Änderung des Plannamens in Standard.

Details zu den einzelnen Plänen finden Sie unter Watson Machine Learning -Pläne. Preisinformationen finden Sie in Ihrem Plan auf der Watson Machine Learning Planseite im IBM Cloud Katalog.

Einstellung der Unterstützung von Kommentaren in Notebooks

7. August 2023

Am 31. August 2023 können Sie über die Aktionsleiste des Notebooks keine Kommentare mehr zu einem Notebook hinzufügen. Alle vorhandenen Kommentare, die auf diese Weise hinzugefügt wurden, werden entfernt.

Erhöhtes Tokenlimit für Lite-Plan

4. August 2023

Wenn Sie den Lite-Plan zum Testen von Basismodellen verwenden, wird der Tokengrenzwert für die Eingabe und Ausgabe von Eingabeaufforderungen von 25.000 auf 50.000 pro Konto und Monat erhöht. Dies gibt Ihnen mehr Flexibilität beim Untersuchen von Basismodellen und beim Experimentieren mit Eingabeaufforderungen.

• Details zu watsonx.ai -Plänen finden Sie unter Pläne fürWatson Machine Learning.
• Details zum Arbeiten mit Eingabeaufforderungen finden Sie unter Eingabeaufforderungen für Entwickler mit dem Eingabeaufforderungslabor.

Benutzerdefinierte Textanalysevorlage (SPSS Modeler)

4. August 2023

Für SPSS Modelerkönnen Sie jetzt eine benutzerdefinierte Textanalysevorlage in ein Projekt hochladen. Dies bietet Ihnen mehr Flexibilität bei der Erfassung und Extraktion von Schlüsselkonzepten auf eine für Ihren Kontext spezifische Weise.

Python -Bibliothek für Basismodelle verfügbar

27. Juli 2023

Sie können jetzt Basismodelle in watsonx.ai programmgestützt über eine Python -Bibliothek anfordern.

Siehe: Foundation Models Python -Bibliothek

KI-Guardrails steuern

14. Juli 2023

Sie können jetzt im Prompt Lab steuern, ob AI-Guardrails aktiviert oder inaktiviert sind. KI-Guardrails entfernen potenziell schädlichen Text aus den Eingabe-und Ausgabefeldern. Schädlicher Text kann Hassreden, Missbrauch und Profanität beinhalten. Um das Entfernen potenziell schädlicher Texte zu verhindern, setzen Sie den Schalter AI guardrails auf "off". Siehe Hate speech, abuse, and profanity.

Microsoft Azure SQL Database -Verbindung unterstützt die Azure Active Directory -Authentifizierung (Azure AD)

14. Juli 2023

Sie können jetzt Active Directory für die Verbindung Microsoft Azure SQL Database auswählen. Die Active Directory -Authentifizierung ist eine Alternative zur SQL Server -Authentifizierung. Mit dieser Erweiterung können Administratoren Benutzerberechtigungen für Azurezentral verwalten. Weitere Informationen finden Sie unter Microsoft Azure SQL Database connection.

Willkommen bei IBM watsonx.ai!

7. Juli 2023

IBM watsonx.ai stellt alle Tools bereit, die Sie für die Arbeit mit Machine Learning-und Basismodellen benötigen.

Get started:

• Informationen zu watsonx.ai
• Mehr zu Basismodellen
• Eingabeaufforderungen mit Eingabeaufforderungslabor entwickeln
• Lernprogramme für den Schnelleinstieg
• Watson Natural Language Processing

Generative AI-Suche und -Antwort in dieser Dokumentation testen

7. Juli 2023

Sie können abgeleitete KI in Aktion sehen, indem Sie die neue Option für generative AI-Suche und -Antwort in der Dokumentation zu watsonx.ai ausprobieren. Die Antworten werden von einem großen Sprachmodell generiert, das in watsonx.ai ausgeführt wird und auf dem Inhalt der Dokumentation basiert. Dieses Feature ist nur verfügbar, wenn Sie die Dokumentation anzeigen, während Sie bei watsonx.aiangemeldet sind.

Geben Sie eine Frage in das Dokumentationssuchfeld ein und klicken Sie auf das Probieren Sie generative KI-Suche und -Antwort aus Symbol . Der Generative KI-Suche und -Antwort Der Bereich öffnet sich und beantwortet Ihre Frage.