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새로운 기능

새로운 기능

IBM watsonx.ai 및 IBM watsonx.governance의 새 기능 및 업데이트에 대해 알아보려면 매주 다시 확인하십시오.

팁: 경우에 따라 업데이트 후 특정 조치를 수행해야 합니다. 모든 필수 조치를 보려면 이 페이지에서 "조치 필요" 를 검색하십시오.

2024년 2월 23일로 끝나는 주

Granite-13b 모델의 저렴한 가격

2024년 2월 21 일

Granite-13b 모델은 클래스 2: $0.0018/Resource 단위에서 클래스 1: $0.0006/Resource 단위로 재분류되므로, 이러한 모델에 대해 추론 태스크를 실행하는 것이 비용 효율적입니다. 재분류는 사용 가능한 모든 지역의 다음 모델에 적용됩니다.

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

이러한 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.

가격 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

2024년 2월 16일로 끝나는 주

공통 태스크에 대한 작업을 시작하기 위한 새 바로 가기

2024년 2월 15 일

이제 개요 탭의 작업 시작 섹션에서 타일을 클릭하여 프로젝트에서 공통 태스크를 시작할 수 있습니다. 이러한 바로 가기를 사용하여 협업자 및 데이터 추가를 시작하고 모델을 실험하고 빌드할 수 있습니다. 선택한 도구로 이동하려면 모두 보기 를 클릭하십시오.

범용 태스크를 위한 새 mixtral-8x7b-instruct-v01-q 기반 모델

2024년 2월 15 일

IBM 에 의해 정량화되고 Mistral AI에 의해 제공되는 mixtral-8x7b-instruct-v01-q 기반 모델은 watsonx.ai에서 사용 가능합니다. mixtral-8x7b-instruct-v01-q 기초 모델은 Mistral AI의 Mixtral 8x7B Instruct 기초 모델의 수량화된 버전입니다.

분류, 요약, 코드 생성, 언어 변환 등을 포함하여 범용 태스크에 이 새 모델을 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 지원되는 기초 모델을 참조하십시오.

다음 모델은 더 이상 사용되지 않으며 2024년 3월 21일에 철회됩니다. 이러한 기본 모델을 사용하는 프롬프트를 수정하여 다른 기본 모델 (예: mixtral-8x7b-instruct-v01-q) 을 사용하십시오.

사용되지 않는 기본 모델
폐기된 모델 지원 중단 날짜 철회 날짜 대체 모델
gpt-neox-20b 2024년 2월 15 일 2024년 3월 21 일 mixtral-8x7b-instruct-v01-q
mpt-7b-instruct2 2024년 2월 15 일 2024년 3월 21 일 mixtral-8x7b-instruct-v01-q
starcoder-15.5b 2024년 2월 15 일 2024년 3월 21 일 mixtral-8x7b-instruct-v01-q

API를 사용하여 이러한 모델에 제출되는 추론 요청은 계속해서 출력을 생성하지만 향후 모델 철회에 대한 경고 메시지를 포함합니다. 2024년 3월 21일부터 모델 추론을 위한 API 요청은 출력을 생성하지 않습니다.

폐기 및 철회에 대한 자세한 정보는 Foundation 모델 라이프사이클을 참조하십시오.

granite-13b-chat-v2 기반 모델에 대한 수정이 사용 가능합니다.

2024년 2월 15 일

granite-13b-chat-v2 의 최신 버전은 2.1.0입니다. 수정에는 버전 2.0.0 모델에 새로운 AI 맞추기 기술을 적용하여 얻은 개선사항이 포함됩니다. AI 맞추기에는 가능한 한 유용하고 진실하며 투명한 출력을 리턴하도록 모델을 안내하기 위해 미세 조정 및 강화 학습 기술을 사용하는 것이 포함됩니다. 자세한 정보는 AI 맞추기의 개념 을 참조하십시오. IBM Research의 블로그 게시물을 참조하십시오.

새 watsonx 튜토리얼 및 비디오

2024년 2월 15 일

Watson OpenScale을 사용하여 공정성, 정확성, 드리프트 및 설명 가능성에 대해 머신 러닝 모델을 평가하는 방법을 학습하는 데 도움이 되는 새 watsonx.governance 튜토리얼을 사용해 보십시오.

새 학습서
자습서 설명 학습서에 대한 전문 지식
기계 학습 모델 평가 모델을 배치하고 배치된 모델에 대한 모니터를 구성하고 모델을 평가하십시오. 노트북을 실행하여 모델을 구성하고 Watson OpenScale 을 사용하여 평가하십시오.

2024년 2월 9일로 끝나는 주

추가 태스크 지향 Decision Optimization 문서

2024년 2월 9 일

이제 Decision Optimization 실험을 작성하고 구성하기 위한 올바른 정보를 더 쉽게 찾을 수 있습니다. Decision Optimization 실험 및 해당 하위 섹션을 참조하십시오.

IBM Cloud Data Engine 연결은 더 이상 사용되지 않습니다.

2022년 2월 8일

IBM Cloud Data Engine 연결은 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 중단됩니다. 중요한 날짜 및 세부사항은 Data Engine의 더 이상 사용되지 않음 을 참조하십시오.

Data Refinery 플로우 작업을 실행하기 위한 새 Spark 3.4 환경

2024년 2월 9 일

Data Refinery 플로우 작업을 위한 환경을 선택하면 기본 Spark 3.4 & R 4.2를 선택할 수 있습니다. 여기에는 Spark의 개선사항이 포함되어 있습니다.

Data Refinery Spark 환경

Default Spark 3.3 & R 4.2 환경은 더 이상 사용되지 않으며 향후 업데이트에서 제거됩니다.

Data Refinery 플로우 작업을 업데이트하여 새 Default Spark 3.4 & R 4.2 환경을 사용하십시오. 세부사항은 프로젝트의 Data Refinery 에 대한 리소스 옵션 계산을 참조하십시오.

2024년 2월 2일로 끝나는 주

샘플 콜렉션이 자원 허브로 이름이 바뀌었습니다.

2024년 2월 2 일

컨텐츠를 더 잘 반영하기 위해 샘플 콜렉션의 이름이 자원 허브로 바뀌었습니다. 자원 허브에는 기본 모델과 샘플 프로젝트, 데이터 세트 및 노트북이 포함되어 있습니다. 자원 허브를 참조하십시오.

IBM Cloud Databases for DataStax 연결이 중단됨

2024년 2월 2 일

IBM Cloud Databases for DataStax 연결이 IBM watsonx.ai에서 제거되었습니다.

Dremio 연결에는 업데이트가 필요합니다.

2024년 2월 2 일

이전에는 Dremio 연결이 JDBC 드라이버를 사용했습니다. 이제 연결은 화살표 비행을 기반으로 하는 드라이버를 사용합니다.

중요: 연결 특성을 업데이트하십시오. Dremio 소프트웨어 (온프레미스) 인스턴스 또는 Dremio 클라우드 인스턴스에 대한 연결에는 다른 변경사항이 적용됩니다.

Dremio 소프트웨어: 포트 번호를 갱신합니다.

항공편에서 사용되는 새 기본 포트 번호는 32010입니다. dremio.conf 파일에서 포트 번호를 확인할 수 있습니다. 자세한 정보는 dremio.conf를 통한 구성 을 참조하십시오.

또한 Dremio 는 더 이상 IBM Cloud Satellite와의 연결을 지원하지 않습니다.

Dremio Cloud: 인증 방법 및 호스트 이름을 업데이트합니다.

  1. Dremio 에 로그인하고 개인 액세스 토큰을 생성하십시오. 지시사항은 개인 액세스 토큰을 참조하십시오.
  2. 연결 작성: Dremio 양식의 IBM watsonx 에서 인증 유형을 개인 액세스 토큰 으로 변경하고 토큰 정보를 추가하십시오. ( 사용자 이름 및 비밀번호 인증은 더 이상 Dremio 클라우드 인스턴스에 연결하는 데 사용할 수 없습니다.)
  3. 포트가 SSL 사용 가능을 선택하십시오.

Dremio Cloud 인스턴스에 대해 기본 호스트 이름을 사용하는 경우 다음과 같이 변경해야 합니다.

  • sql.dremio.clouddata.dremio.cloud 로 변경하십시오.
  • sql.eu.dremio.clouddata.eu.dremio.cloud 로 변경하십시오.

llama-2-13b-chat 기초 모델을 즉시 조정하십시오.

2024년 2월 1 일

조정 스튜디오는 이제 llama-2-13b-chat 기본 모델의 조정을 지원합니다. 먼저 엔지니어가 Prompt Lab 에서 더 큰 llama-2-70b-chat 모델에 대한 프롬프트를 표시하여 유스 케이스에 대한 효과적인 프롬프트 입력을 찾습니다. 그런 다음 Llama 2모델의 더 작은 버전을 튜닝하여 제로 샷 (zero-shot) 프롬프트를 사용하여 더 나은 출력이 아닌 경우 비교 가능한 출력을 생성하십시오. llama-2-13b-model 은 댈러스 지역에서 프롬프트 튜닝에 사용할 수 있습니다. 자세한 정보는 튜닝 스튜디오를 참조하십시오.

2024년 1월 26일로 끝나는 주

AutoAI 는 모든 실험에 대해 정렬된 데이터를 지원합니다.

2024년 1월 25 일

이제 시계열 실험이 아닌 모든 AutoAI 실험에 대해 정렬된 데이터를 지정할 수 있습니다. 훈련 데이터가 행 인덱스에 따라 순차적으로 정렬되는지 여부를 지정하십시오. 입력 데이터가 순차적인 경우 모델 성능은 무작위 샘플링 대신 최신 레코드에서 평가되고 검증용 데이터는 n 개의 무작위 레코드가 아닌 세트의 마지막 n 개의 레코드를 사용합니다. 시계열 실험에는 순차 데이터가 필요하지만 분류 및 회귀 실험에는 선택적입니다.

RAG 가속기가 있는 Q & A

2024년 1월 26 일

이제 샘플 프로젝트를 가져와서 검색 기능 보강 생성을 사용하는 질문 및 응답 솔루션을 구현할 수 있습니다. 샘플 프로젝트에는 문서를 HTML 또는 PDF에서 일반 텍스트로 변환하고, 문서 세그먼트를 Elasticsearch 벡터 색인으로 가져오고, 벡터 색인을 조회하는 Python 함수를 배치하고, 상위 N개의 결과를 검색하고, LLM 추론을 실행하여 질문에 대한 응답을 생성하고, 환각에 대한 응답을 확인하는 노트북 및 기타 자산이 포함되어 있습니다.

RAG 가속기를 사용하여 Q & A를 시도하십시오.

어두운 테마로 설정

2024년 1월 25 일

이제 watsonx 사용자 인터페이스를 어두운 테마로 설정할 수 있습니다. 아바타를 클릭하고 프로파일 및 설정 을 선택하여 계정 프로파일을 여십시오. 그런 다음, 어두운 테마 스위치를 켜짐으로 설정하십시오. 어두운 테마는 RStudio 및 Jupyter 노트북에서 지원되지 않습니다. 프로파일 관리에 대한 정보는 설정 관리를 참조하십시오.

IBM watsonx.ai 는 도쿄 지역에서 사용 가능합니다.

2024년 1월 25 일

Watsonx.ai 는 이제 도쿄 데이터 센터에서 일반적으로 사용 가능하며 등록 시 선호 지역으로 선택할 수 있습니다. Prompt Lab 및 기초 모델 추론은 다음 모델에 대해 도쿄 지역에서 지원됩니다.

  • 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

도쿄 지역에서도 사용 가능합니다.

  • 조정 스튜디오 를 사용하여 flan-t5-xl-3b 기본 모델의 프롬프트 조정
  • 훈련 모델에 사용할 Synthetic Data Generator 를 사용하여 표 형식 데이터 생성

지원되는 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.

일본어 Llama 2모델은 도쿄 지역에서 사용 가능합니다.

2024년 1월 25 일

ELYZA, Inc에서 제공하는 elyza-japanese-llama-2-7b-instruct 기반 모델은 Tokyo 데이터 센터의 watsonx.ai 인스턴스에서 사용 가능합니다. elyza-japanese-llama-2-7b-instruct 모델은 일본어 텍스트를 이해하고 생성하도록 훈련된 메타의 Llama 2모델 버전입니다.

이 새 모델을 범용 태스크에 사용할 수 있습니다. 일본어 분류 및 추출과 일본어와 영어 사이의 번역에 적합합니다.

2024년 1월 12일로 끝나는 주

Watson Machine Learning 에서 더 이상 사용되지 않는 IBM Runtime 22.2 에 대한 지원

2024년 1월 11 일

IBM Runtime 22.2 는 더 이상 사용되지 않으며 2024년 4월 11일에 제거됩니다. 2024년 3월 7일부터 22.2 런타임을 사용하여 노트북 또는 사용자 정의 환경을 작성할 수 없습니다. 또한 22.2 런타임을 기반으로 하는 소프트웨어 스펙을 사용하여 새 모델을 훈련할 수 없습니다. 2024년 3월 7일 이전에 IBM Runtime 23.1 을 사용하도록 자산 및 배치를 업데이트하십시오.

IBM Granite v1 기반 모델은 더 이상 사용되지 않습니다.

2024년 1월 11 일

IBM Granite 130억 매개변수 v1 기반 모델은 더 이상 사용되지 않으며 2024년 4월 11일에 철회됩니다. 모델의 버전 1을 사용하는 경우 대신 모델의 버전 2를 사용하도록 전환하십시오.

더 이상 사용되지 않는 IBM 기본 모델
폐기된 모델 지원 중단 날짜 철회 날짜 대체 모델
granite-13b-chat-v1 2024년 1월 11 일 2024년 4월 11 일 granite-13b-chat-v2
granite-13b-instruct-v1 2024년 1월 11 일 2024년 4월 11 일 granite-13b-instruct-v2

API를 사용하여 버전 1모델에 제출되는 추론 요청은 계속해서 출력을 생성하지만 향후 모델 철회에 대한 경고 메시지를 포함합니다. 2024년 4월 11일부터 모델 추론을 위한 API 요청은 출력을 생성하지 않습니다.

IBM Granite Foundation 모델에 대한 자세한 정보는 IBM에 의해 빌드된 Foundation 모델을 참조하십시오. 폐기 및 철회에 대한 자세한 정보는 Foundation 모델 라이프사이클을 참조하십시오.

2023년 12월 15일로 끝나는 주

작업 및 기타 조작에 대한 사용자 API키 작성

2023년 12월 15 일

IBM watsonx의 특정 런타임 조작 (예: 작업 및 모델 훈련) 에는 보안 권한 부여를 위한 신임 정보로 API키가 필요합니다. 사용자 API키를 사용하면 이제 필요에 따라 IBM watsonx 에서 직접 API키를 생성하고 순환하여 조작이 원활하게 실행되도록 할 수 있습니다. API키는 IBM Cloud에서 관리되지만 IBM watsonx에서 편리하게 작성하고 순환할 수 있습니다.

사용자 API키는 계정에 따라 다르며 계정 프로파일 아래의 프로파일 및 설정 에서 작성됩니다.

자세한 정보는 사용자 API키 관리를 참조하십시오.

새 watsonx 튜토리얼 및 비디오

2023년 12월 15 일

새 watsonx.governance 및 watsonx.ai 학습서를 사용해 보면 기초 모델을 튜닝하는 방법을 학습하고 프롬프트 템플리트를 평가하고 추적하는 데 도움이 됩니다.

새 학습서
자습서 설명 학습서에 대한 전문 지식
기초 모델 조정 기본 모델을 조정하여 모델 성능을 향상시키십시오. 코딩하지 않고 모델을 튜닝하려면 튜닝 스튜디오를 사용하십시오.
프롬프트 템플리트 평가 및 추적 프롬프트 템플리트를 평가하여 기초 모델의 성능을 측정하고 해당 라이프사이클을 통해 프롬프트 템플리트를 추적합니다. 평가 도구 및 AI 유스 케이스를 사용하여 프롬프트 템플리트를 추적하십시오.

비디오 시청 비디오 라이브러리에서 추가 watsonx.governance 및 watsonx.ai 비디오를 찾으십시오.

새 로그인 세션 만기 및 비활성으로 인한 로그아웃

2023년 12월 15 일

이제 세션 만기로 인해 IBM Cloud 에서 로그아웃되었습니다. 로그인 세션 만기 (기본적으로 24시간) 또는 비활성 (기본적으로 2시간) 으로 인해 세션이 만료될 수 있습니다. IBM Cloud의 액세스 (IAM) 설정에서 기본 지속 기간을 변경할 수 있습니다. 자세한 정보는 로그인 세션 만기 설정을 참조하십시오.

IBM Cloud Databases for DataStax 커넥터는 더 이상 사용되지 않습니다.

2023년 12월 15 일

IBM Cloud Databases for DataStax 커넥터는 더 이상 사용되지 않으며 향후 릴리스에서 더 이상 사용되지 않습니다.

2023년 12월 8일로 끝나는 주

조정 스튜디오를 사용할 수 있습니다.

2023년 12월 7 일

조정 스튜디오는 유용한 출력을 리턴하도록 기초 모델을 안내하는 데 도움을 줍니다. 조정 스튜디오를 사용하면 flan-t5-xl-3b 기본 모델을 프롬프트 조정하여 분류, 요약 및 생성과 같은 자연어 처리 태스크의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 신속하게 조정하면 더 작고 계산 효율적인 기초 모델이 동일한 모델 계열의 더 큰 모델과 비교할 수 있는 결과를 얻을 수 있습니다. 더 작은 모델의 튜닝된 버전을 튜닝하고 배치하여 장기 추론 비용을 줄일 수 있습니다. 튜닝 스튜디오는 댈러스 지역의 유료 플랜 사용자가 사용할 수 있습니다.

워크로드 관리를 위한 Db2 연결의 새 클라이언트 특성

2023년 12월 8 일

이제 모니터링을 위해 애플리케이션 이름, 클라이언트 계정 정보, 클라이언트 호스트 이름클라이언트 사용자필드에 특성을 지정할 수 있습니다. 이러한 필드는 선택적이며 다음 연결에 사용할 수 있습니다.

2023년 12월 1일로 끝나는 주

Watsonx.governance 가 사용 가능합니다!

2023년 12월 1 일

Watsonx.governance 는 Watson OpenScale 의 거버넌스 기능을 확장하여 기계 학습 자산 및 기초 모델 자산을 평가합니다. 예를 들어, 정확성과 같은 차원에 대한 기초 모델 프롬프트 템플리트를 평가하거나 혐오스럽고 남용적인 음성의 존재를 발견하십시오. 또한 AI 유스 케이스를 정의하여 비즈니스 문제점을 해결한 후 프롬프트 템플리트를 추적하거나 패시트의 데이터를 모델링하여 준수 및 통제 목표를 지원할 수 있습니다. Watsonx.governance 플랜 및 기능은 댈러스 지역에서만 사용 가능합니다.

AI 리스크 지도책 자세히 보기

2023년 12월 1 일

이제 생성 AI, 기반 모델 및 기계 학습 모델에 대한 작업의 일부 위험성을 탐색할 수 있습니다. 개인정보 보호, 공정성, 설명 가능성, 값 맞추기 및 기타 영역에 대한 위험에 대해 읽어보십시오. AI 위험 지도책을 참조하십시오.

IBM Granite 모델의 새 버전 사용 가능

2023년 11월 30 일

최신 버전의 Granite 모델에는 다음과 같은 변경사항이 포함되어 있습니다.

granite-13b-chat-v2: 질문 응답, 요약 및 생성 태스크를 더 잘 수행하도록 조정되었습니다. 충분한 컨텍스트를 사용하여 이전 버전에 대해 다음과 같은 개선사항이 있는 응답을 생성합니다.

  • 전문적인 어조로 더 길고 높은 품질의 응답을 생성합니다.
  • 사고 방식의 응답을 지원합니다.
  • 사람들의 멘션을 인식하고 어조 및 감성을 더 잘 감지할 수 있습니다.
  • 입력의 공백을 보다 적절하게 처리합니다.

광범위한 변경사항으로 인해 최신 버전으로 전환하기 전에 v1 에 대해 엔지니어링된 프롬프트를 테스트하고 개정하십시오.

granite-13b-명령-v2: 분류, 추출 및 요약 태스크를 위해 특별히 조정되었습니다. 최신 버전은 다음과 같은 점에서 이전 버전과 다릅니다.

  • 다양한 어휘를 사용하여 다양한 길이의 일관된 응답을 더 많이 리턴합니다.
  • 사람의 멘션을 인식하고 더 긴 입력을 요약할 수 있습니다.
  • 입력의 공백을 보다 적절하게 처리합니다.

v1 에서 잘 작동하는 엔지니어링된 프롬프트는 v2 에서도 잘 작동하지만 모델을 전환하기 전에 테스트해야 합니다.

최신 버전의 Granite 모델은 클래스 2모델로 분류됩니다.

일부 기본 모델은 이제 저렴한 비용으로 사용 가능합니다.

2023년 11월 30 일

일부 인기 있는 기초 모델은 저비용 청구 클래스로 다시 분류되었습니다.

다음 기본 모델이 클래스 3에서 클래스 2로 변경되었습니다.

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

다음 기본 모델이 클래스 2에서 클래스 1로 변경되었습니다.

  • llama-2-13b

청구 클래스에 대한 자세한 정보는 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

새 샘플 노트북을 사용할 수 있습니다. 감지를 사용하는 RAG 소개

2023년 11월 30 일

검색 컴포넌트로 IBM Watson Discovery 를 사용하여 IBM watsonx.ai 에서 검색 기능이 보강된 생성 패턴을 적용하는 방법을 학습하려면 검색을 통한 RAG 소개 노트북을 사용하십시오. 자세한 정보는 감지가 있는 RAG 소개를 참조하십시오.

서비스 및 소프트웨어 배치로서 watsonx 간의 기능 차이 이해

2023년 11월 30 일

이제 Cloud Pak for Data 소프트웨어, 버전 4.8에서 IBM watsonx as a Service 및 watsonx 의 기능 및 구현을 비교할 수 있습니다. watsonx 배치 간의 기능 차이를 참조하십시오.

중지 시퀀스가 처리되는 방법으로 변경

2023년 11월 30 일

중지 시퀀스 (예: 줄 바꾸기 문자) 가 Prompt Lab에 지정되면 모델 출력 텍스트는 중지 시퀀스의 첫 번째 발생 후에 종료됩니다. 발생이 출력의 처음에 오는 경우에도 모델 출력이 중지됩니다. 이전에는 모델 출력 시작 시 지정된 경우 중지 시퀀스가 무시되었습니다.

2023년 11월 10일로 끝나는 주

더 작은 버전의 Llama-2 대화 모델을 사용할 수 있습니다.

2023년 11월 9일

이제 Llama-2 대화 모델의 13b 또는 70b 버전 중에서 선택할 수 있습니다. 선택할 때 다음 요소를 고려하십시오.

  • 비용
  • 성능

13b 버전은 클래스 2모델이며, 이는 70b 버전보다 사용하는 것이 더 저렴함을 의미합니다. 벤치마크 및 기타 요인 (예: 각 모델 크기의 탄소 배출량) 을 비교하려면 모델 카드를 참조하십시오.

프롬프트 변수를 사용하여 재사용 가능한 프롬프트 빌드

프롬프트 변수를 사용하여 프롬프트에 유연성을 추가하십시오. 프롬프트 변수는 추론 시 동적으로 텍스트로 바꿀 수 있는 프롬프트 입력의 정적 텍스트에서 플레이스홀더 역할을 합니다. 프롬프트 템플리트 자산에 프롬프트 변수 이름 및 기본값을 저장하여 사용자 자신을 재사용하거나 프로젝트의 협업자와 공유할 수 있습니다. 자세한 정보는 재사용 가능 프롬프트 빌드를 참조하십시오.

런타임 23.1 에서 Python 3.10 및 R4.2 프레임워크 및 소프트웨어 스펙에 대한 지원 발표

2023년 11월 9일

이제 Python 3.10 및 R 4.2기반의 최신 데이터 과학 프레임워크를 포함하는 IBM Runtime 23.1을 사용하여 Watson Studio Jupyter 노트북 및 R 스크립트를 실행하고 모델을 훈련하고 Watson Machine Learning 배치를 실행할 수 있습니다. IBM Runtime 23.1 프레임워크 및 소프트웨어 스펙을 사용하도록 자산 및 배치를 업데이트하십시오.

Apache Spark 3.4 를 사용하여 노트북 및 스크립트 실행

Python 3.10 및 R 4.2 의 Spark 3.4 는 이제 프로젝트에서 노트북 및 RStudio 스크립트에 대한 런타임으로 지원됩니다. 사용 가능한 노트북 환경에 대한 세부사항은 프로젝트의 노트북 편집기에 대한 자원 옵션 계산프로젝트의 RStudio 에 대한 자원 옵션 계산을 참조하십시오.

2023년 10월 27일로 끝나는 주

Satellite 커넥터를 사용하여 온프레미스 데이터베이스에 연결

2023년 10월 26 일

새 Satellite 커넥터를 사용하여 인터넷을 통해 액세스할 수 없는 데이터베이스에 연결하십시오 (예: 방화벽 뒤). Satellite 커넥터는 온프레미스 환경에서 다시 IBM Cloud로 안전하고 감사 가능한 통신을 작성하는 경량 Docker기반 통신을 사용합니다. 지시사항은 방화벽 뒤의 데이터에 연결을 참조하십시오.

Secure Gateway는 더 이상 사용되지 않습니다.

2023년 10월 26 일

IBM Cloud 는 Secure Gateway의 사용 중단을 발표했습니다. 자세한 정보는 개요 및 타임라인을 참조하십시오.

현재 Secure Gateway로 설정된 연결이 있는 경우 대체 통신 방법을 사용하도록 계획하십시오. IBM watsonx에서 Satellite 커넥터를 Secure Gateway의 대체로 사용할 수 있습니다. 방화벽 뒤의 데이터에 연결을 참조하십시오.

2023년 10월 20일로 끝나는 주

최대 토큰 크기 증가

2023년 10월 16 일

이전에 기초 모델의 출력에서 허용되는 최대 토큰 수에 적용된 한계는 유료 플랜에서 제거됩니다. Prompt Lab 및 Python 라이브러리 모두에서 프롬프트 엔지니어링 중에 더 큰 최대 토큰 값을 사용할 수 있습니다. 허용되는 토큰의 정확한 수는 모델에 따라 다릅니다. 유료 및 라이트 플랜의 토큰 한계에 대한 자세한 정보는 지원되는 기반 모델을 참조하십시오.

2023년 10월 13일로 끝나는 주

샘플의 새 노트북

2023년 10월 12 일

검색 기능이 보강된 생성 패턴의 검색 단계에서 Elasticsearch 의 벡터 데이터베이스를 사용하는 두 개의 새 노트북을 사용할 수 있습니다. 노트북은 인덱싱된 문서와 사용자가 제출한 쿼리 텍스트 간의 시맨틱 유사성을 기반으로 일치 항목을 찾는 방법을 보여줍니다.

Decision Optimization 의 중간 솔루션

2023년 10월 12 일

이제 Decision Optimization 실험이 실행되는 동안 중간 솔루션의 샘플을 보도록 선택할 수 있습니다. 이는 디버깅 또는 해결 프로그램의 진행 상태를 확인하는 데 유용할 수 있습니다. 해결하는 데 시간이 더 오래 걸리는 대형 모델의 경우, 중간 솔루션을 사용하면 이제 해결이 완료될 때까지 기다리지 않고도 해결과 관련된 잠재적인 문제점을 빠르고 쉽게 식별할 수 있습니다. 중간 솔루션이 있는 실행 통계를 표시하는 그래픽 표시입니다. 실행 구성에서 중간 솔루션 전달 매개변수를 구성하고 이러한 솔루션의 빈도를 선택할 수 있습니다. 자세한 정보는 모델 실행구성 매개변수 실행 을 참조하십시오.

새 Decision Optimization 저장된 모델 대화 상자

Decision Optimization 사용자 인터페이스에서 배치를 위해 모델을 저장할 때 이제 입력 및 출력 스키마를 검토하고 포함할 테이블을 더 쉽게 선택할 수 있습니다. 또한 실행 구성 매개변수를 추가, 수정 또는 삭제하고 환경 및 사용된 모델 파일을 검토할 수 있습니다. 이러한 모든 항목은 동일한 배치를 위해 모델로 저장 대화 상자에 표시됩니다. 자세한 정보는 사용자 인터페이스를 사용하여 Decision Optimization 모델 배치를 참조하십시오.

2023년 10월 6일로 끝나는 주

프랑크푸르트의 추가 기반 모델

2023년 10월 5 일

댈러스 데이터 센터에서 사용 가능한 모든 기본 모델은 이제 프랑크푸르트 데이터 센터에서도 사용 가능합니다. 이제 watsonx.ai Prompt Lab 및 기초 모델 추론이 다음 모델에 대해 프랑크푸르트 지역에서 지원됩니다.

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

이러한 모델에 대한 자세한 정보는 watsonx.ai에서 사용 가능한 지원되는 기본 모델을 참조하십시오.

가격 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오.

연결 오퍼레이션 (Data Refinery) 에서 새 열의 배치 제어

2023년 10월 6 일

이제 연결 조작의 결과인 새 열의 위치를 지정할 수 있는 두 가지 옵션이 있습니다. 데이터 세트에서 가장 오른쪽에 있는 열로 또는 원래 열 옆에 있습니다.

연산 열 위치 연결

이전에는 새 열이 데이터 세트의 시작 부분에 배치되었습니다.

중요:

기존 Data Refinery 플로우에서 연결 오퍼레이션을 편집하여 새 열 위치를 지정하십시오. 그렇지 않으면 플로우가 실패할 수 있습니다.

Data Refinery 오퍼레이션에 대한 정보는 Data Refinery의 GUI 오퍼레이션을 참조하십시오.

2023년 9월 29일로 끝나는 주

자연어 생성을 위한 IBM Granite 기반 모델

2023년 9월 28 일

IBM Foundation 모델의 Granite 제품군의 처음 두 모델은 이제 댈러스 지역에서 사용 가능합니다.

  • granite-13b-chat-v1: 대화 유스 케이스에 최적화된 일반 사용 모델
  • granite-13b-명령-v1: 질문 응답에 최적화된 일반 사용 모델

두 모델 모두 영어로 언어를 효율적으로 예측하고 생성할 수 있는 13B-parameter 디코더 모델입니다. 이들은 Granite 제품군의 모든 모델과 마찬가지로 비즈니스용으로 설계되었습니다. 화강암 모델은 공용 인터넷과 같은 일반 언어 소스와 학술, 과학, 법률 및 금융 분야의 산업별 데이터 소스 모두에서 여러 테라바이트의 데이터에 대해 사전 훈련되어 있습니다.

지금 Prompt Lab 에서 사용해 보거나 감성 분석을 위해 granite-13b-instruct-v1 모델을 사용하는 샘플 노트북 을 실행하십시오.

자세히 알아보려면 비즈니스를 위한 AI 빌드: IBM의 Granite Foundation Models 블로그 게시물을 읽으십시오.

2023년 9월 22일로 끝나는 주

Decision Optimization Java 모델

2023년 9월 20 일

이제 Decision Optimization Java 모델을 Watson Machine Learning에 배치할 수 있습니다. Java 작업자 API를 사용하여 OPL, CPLEX및 CP Optimizer Java API로 최적화 모델을 작성할 수 있습니다. 이제 공용 Java 작업자 GitHub에서 제공되는 표준 유형을 사용하여 로컬로 모델을 쉽게 작성하고 패키지하여 Watson Machine Learning 에 배치할 수 있습니다. 자세한 정보는 Decision Optimization용 Java 모델 배치를 참조하십시오.

자원 허브의 새 노트북

2023년 9월 21 일

자원 허브에서 다음과 같은 새 노트북을 사용할 수 있습니다.

2023년 9월 15일로 끝나는 주

신속한 엔지니어링 및 합성 데이터 빠른 시작 학습서

2023년 9월 14 일

새 학습서를 사용하면 다음을 수행하는 방법을 학습하는 데 도움이 됩니다.

  • 프롬프트 기반 모델: 일반적으로 성공적인 결과를 위해 기반 모델을 프롬프트하는 여러 가지 방법이 있습니다. Prompt Lab에서 다른 기반 모델을 프롬프트하는 실험을 수행하고, 샘플 프롬프트를 탐색하며, 최상의 프롬프트를 저장하고 공유할 수 있습니다. 생성된 출력의 정확성을 향상시키는 한 가지 방법은 검색 기능이 보강된 생성 패턴을 사용하여 프롬프트 텍스트에서 필요한 요소를 컨텍스트로 제공하는 것입니다.
  • 합성 데이터 생성: watsonx.ai에서 합성 테이블 형식 데이터를 생성할 수 있습니다. 합성 데이터의 이점은 요청 시 데이터를 조달한 후 유스 케이스에 맞게 사용자 정의하여 대량으로 생성할 수 있다는 점입니다.
새 학습서
자습서 설명 학습서에 대한 전문 지식
Prompt Lab을 사용하여 기본 모델 프롬프트 표시 다른 기초 모델을 프롬프트하는 실험을 수행하고, 샘플 프롬프트를 탐색하고, 최상의 프롬프트를 저장하고 공유하십시오. 코딩 없이 Prompt Lab 을 사용하여 모델을 프롬프트합니다.
검색 기능이 보강된 생성 패턴으로 기초 모델 프롬프트 지식 기반의 정보를 활용하여 기초 모델을 프롬프트합니다. Python 코드를 사용하는 Jupyter 노트북에서 검색 기능이 보강된 생성 패턴을 사용하십시오.
합성 표 형식 데이터 생성 그래픽 플로우 편집기를 사용하여 합성 테이블 형식 데이터를 생성합니다. 데이터를 생성할 오퍼레이션을 선택하십시오.

Watsonx.ai 커뮤니티

2023년 9월 14 일

이제 AI 설계자 및 빌더를 위한 watsonx.ai 커뮤니티 에 참여하여 아이디어를 학습하고, 공유하고, 다른 사용자와 연결할 수 있습니다.

2023년 9월 8일로 끝나는 주

Synthetic Data Generator 를 사용하여 합성 테이블 데이터 생성

2023년 9월 7 일

이제 댈러스 및 프랑크푸르트 지역에서 사용 가능한 Synthetic Data Generator 는 watsonx.ai 에서 훈련 모델에 사용할 테이블 형식 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있는 새 그래픽 편집기 도구입니다. 시각적 플로우 및 통계 모델을 사용하여 기존 데이터 또는 사용자 정의 데이터 스키마를 기반으로 합성 데이터를 작성할 수 있습니다. 원래 데이터를 마스크하고 합성 데이터를 데이터베이스 또는 파일로 내보내도록 선택할 수 있습니다.

시작하려면 합성 데이터를 참조하십시오.

Llama-2 자연어 생성 및 대화를 위한 기초 모델

2023년 9월 7 일

이제 메타의 Llama-2 Foundation 모델을 댈러스 지역에서 사용할 수 있습니다. Llama-2 대화 모델은 최적화된 변환기 아키텍처를 사용하는 자동 회귀 언어 모델입니다. 이 모델은 공개적으로 사용 가능한 온라인 데이터로 사전 훈련된 후 인간 피드백의 강화 학습을 사용하여 미세 조정됩니다. 이 모델은 영어 어시스턴트와 유사한 대화 시나리오에서 상업용 및 연구용으로 사용하기 위한 것입니다.

기초 모델 Python 라이브러리에 대한 LangChain 확장

2023년 9월 7 일

이제 기본 모델 Python 라이브러리에 대한 새 LangChain 확장을 사용하여 watsonx.ai 의 기본 모델과 함께 LangChain 프레임워크를 사용할 수 있습니다.

이 샘플 노트북은 새 확장을 사용하는 방법을 보여줍니다. 샘플 노트북

검색 기능 보강 생성 패턴에 대한 소개 샘플

2023년 9월 7 일

검색 기능 보강 생성은 기초 모델에서 사실적으로 정확한 출력을 얻기 위해 지식 기반을 활용하는 단순하고 강력한 기술입니다.

다음을 참조하십시오. 검색 소개-기능 보강된 생성

2023년 9월 1일로 끝나는 주

노트북에서 더 이상 사용되지 않는 주석

2023년 8월 31 일

오늘 현재 노트북 조치 막대에서 노트북에 주석을 추가할 수 없습니다. 기존 주석이 제거되었습니다.

노트북 조치 표시줄의 주석 아이콘

코드 생성 및 코드 변환을 위한 StarCoder Foundation 모델

2023년 8월 31 일

이제 댈러스 지역에서 Hugging Face의 StarCoder 모델을 사용할 수 있습니다. 코드를 생성하거나 한 프로그래밍 언어에서 다른 프로그래밍 언어로 코드를 변환하기 위한 프롬프트를 작성하려면 StarCoder 를 사용하십시오. 하나의 샘플 프롬프트는 StarCoder 를 사용하여 지시사항 세트에서 Python 코드를 생성하는 방법을 보여줍니다. 두 번째 샘플 프롬프트는 StarCoder 를 사용하여 C++로 작성된 코드를 Python 코드로 변환하는 방법을 보여줍니다.

IBM watsonx.ai 는 프랑크푸르트 지역에서 사용 가능합니다.

2023년 8월 31 일

Watsonx.ai 는 이제 프랑크푸르트 데이터 센터에서 일반적으로 사용 가능하며 등록 시 선호 지역으로 선택할 수 있습니다. Prompt Lab 및 기초 모델 추론은 다음 모델에 대해 프랑크푸르트 지역에서 지원됩니다.

2023년 8월 25일로 끝나는 주

Watson Pipelines 에 사용 가능한 추가 캐시 개선사항

2023년 8월 21 일

파이프라인 플로우 설정을 사용자 정의하기 위한 추가 옵션을 사용할 수 있습니다. 이제 파이프라인 실행에 캐시가 사용되는 시기에 대해 더 큰 제어를 실행할 수 있습니다. 세부사항은 기본 설정 관리를 참조하십시오.

2023년 8월 18일로 끝나는 주

Watson Machine Learning 서비스에 대한 플랜 이름 업데이트

2023년 8월 18 일

즉시 시작하여 다음과 같이 IBM Watson Machine Learning 서비스에 대한 플랜 이름이 업데이트됩니다.

  • v2 Standard 플랜은 이제 Essentials 플랜입니다. 이 계획은 조직에 기초 모델 및 기계 학습 자산에 대한 작업을 시작하는 데 필요한 자원을 제공하도록 설계되었습니다.

  • v2 Professional 플랜은 이제 Standard 플랜입니다. 이 계획은 자산 작성을 통해 생산적인 용도로 대부분의 조직을 지원하도록 설계된 자원을 제공합니다.

플랜 이름을 변경해도 서비스 이용 약관이 변경되지 않습니다. 즉, v2 표준 플랜을 사용하도록 등록된 경우 이제 이름이 Essentials로 지정되지만 모든 플랜 세부사항은 동일하게 유지됩니다. 마찬가지로, v2 Professional 플랜을 사용하도록 등록된 경우 플랜 이름이 Standard로 변경되는 것 외에는 변경사항이 없습니다.

각 플랜에 포함된 내용에 대한 세부사항은 Watson Machine Learning 플랜을 참조하십시오. 가격 정보를 보려면 IBM Cloud 카탈로그의 Watson Machine Learning 플랜 페이지 에서 플랜을 찾으십시오.

2023년 8월 11일로 끝나는 주

노트북에서 더 이상 사용되지 않는 주석

2023년 8월 7 일

2023년 8월 31일에는 더 이상 노트북 조치 막대에서 노트북에 주석을 추가할 수 없습니다. 이 방법으로 추가된 기존 주석은 제거됩니다.

노트북 조치 표시줄의 주석 아이콘

2023년 8월 4일로 끝나는 주

Lite 플랜에 대한 토큰 한계 증가

2023년 8월 4 일

Lite 플랜을 사용하여 기초 모델을 테스트하는 경우 프롬프트 입력 및 출력에 대한 토큰 한계는 이제 매월 계정당 25 ,000에서 50 ,000으로 증가합니다. 이는 기본 모델을 탐색하고 프롬프트를 사용하여 실험할 수 있는 더 많은 유연성을 제공합니다.

사용자 정의 텍스트 분석 템플리트 (SPSS Modeler)

2023년 8월 4 일

SPSS Modeler의 경우 이제 사용자 정의 텍스트 분석 템플리트를 프로젝트에 업로드할 수 있습니다. 이는 사용자의 컨텍스트에 고유한 방식으로 키 개념을 캡처하고 추출할 수 있는 더 많은 유연성을 제공합니다.

2023년 7월 28일로 끝나는 주

Foundation 모델 Python 라이브러리 사용 가능

2023년 7월 27 일

이제 Python 라이브러리를 사용하여 프로그래밍 방식으로 watsonx.ai 에서 기초 모델을 프롬프트할 수 있습니다.

Foundation 모델 Python 라이브러리 를 참조하십시오.

2023년 7월 14일로 끝나는 주

AI 가드레일 제어

2023년 7월 14 일

이제 Prompt Lab에서 AI 가드레일이 켜져 있는지 여부를 제어할 수 있습니다. AI 가드레일은 입력 및 출력 필드 모두에서 잠재적으로 유해한 텍스트를 제거합니다. 유해한 텍스트에는 혐오 발언, 학대 및 욕설이 포함될 수 있습니다. 잠재적으로 유해한 텍스트가 제거되지 않도록 하려면 AI 가드레일 스위치를 꺼짐으로 설정하십시오. 연설, 학대, 욕설을 참조하십시오.

AI 가드레일이 설정된 Prompt Lab

Microsoft Azure SQL Database 연결은 Azure Active Directory 인증 (Azure AD) 을 지원합니다.

2023년 7월 14 일

이제 Microsoft Azure SQL Database 연결에 대해 Active Directory 를 선택할 수 있습니다. Active Directory 인증은 SQL Server 인증의 대안입니다. 이 개선사항을 사용하여 관리자는 Azure에 대한 사용자 권한을 중앙에서 관리할 수 있습니다. 자세한 정보는 Microsoft Azure SQL Database 연결을 참조하십시오.

2023년 7월 7일로 끝나는 주

IBM watsonx.ai를 시작합니다!

2023년 7월 7 일

IBM watsonx.ai 는 기계 학습 및 기반 모델에 대해 작업하는 데 필요한 모든 도구를 제공합니다.

시작하기:

이 문서에서 생성 AI 검색 및 응답을 시도하십시오.

2023년 7월 7 일

watsonx.ai 문서에서 새 생성 AI 검색 및 응답 옵션을 시도하여 작동 중인 생성 AI를 확인할 수 있습니다. 응답은 watsonx.ai 에서 실행되는 대형 언어 모델에 의해 생성되며 문서 컨텐츠를 기반으로 합니다. 이 기능은 watsonx.ai에 로그인하는 동안 문서를 보는 경우에만 사용 가능합니다.

문서 검색 필드에 질문을 입력하고 생성 AI 검색 및 응답 시도 아이콘 (생성 AI 검색 및 응답 시도 아이콘) 을 클릭하십시오. 생성 AI 검색 및 응답 분할창이 열리고 질문에 응답합니다.

생성 AI 검색 및 응답 분할창을 표시합니다.

일반적인 AI 검색 및 응답
이러한 응답은 제품 문서의 컨텐츠를 기반으로 하는 watsonx.ai 의 대형 언어 모델에 의해 생성됩니다. 자세히 알아보기