Gli ambienti sono le modalità di configurazione delle risorse di calcolo per l'esecuzione degli asset negli strumenti.
I lavori sono le modalità di gestione e pianificazione dell'esecuzione degli asset negli strumenti.
La documentazione del progetto e le notifiche sono il modo in cui si resta informati su ciò che accade nel progetto.
L' archiviazione degli asset è l'ubicazione in cui sono archiviate le informazioni e i file del progetto.
Le integrazioni sono il modo in cui si integrano gli strumenti esterni.
I servizi sono il modo in cui si aggiungono strumenti o potenza di elaborazione al progetto.
I cataloghi sono il modo in cui si condividono gli asset tra i progetti.
È possibile personalizzare i progetti in base ai propri obiettivi. È possibile modificare il contenuto del progetto e quasi tutte le relative proprietà in qualsiasi momento. Tuttavia, è necessario effettuare queste scelte quando si crea il progetto perché non è possibile modificarle successivamente:
Indica se limitare i collaboratori eleggibili ai dipendenti della tua azienda o ai componenti del tuo account IBM Cloud .
Indica se abilitare l'accesso al catalogo limitando l'eleggibilità del collaboratore.
L'istanza di IBM Cloud Object Storage da utilizzare per l'archiviazione del progetto.
È possibile visualizzare i progetti creati e collaborare selezionando Progetti> Visualizza tutti i progetti nel menu di navigazione oppure visualizzando il riquadro Progetti nella pagina principale.
Collaborazione nei progetti
Come creatore di progetti, è possibile aggiungere altri collaboratori e assegnare loro ruoli che controllano quali azioni possono intraprendere. Hai automaticamente il ruolo Admin nel progetto e se fornisci ad altri collaboratori il ruolo Admin , possono anche aggiungere dei collaboratori. Vedere Aggiunta di collaboratori e Ruoli di collaboratori del progetto.
Suggerimento: se appropriato, aggiungere almeno un altro utente come amministratore del progetto per assicurarsi che qualcuno sia in grado di gestire il progetto se non si è disponibili.
Eleggibilità collaboratore
Quando si crea un progetto, è possibile controllare chi è idoneo per essere aggiunto come collaboratore:
Limitare chi è idoneo ad essere aggiunto come collaboratore alle persone interne alla propria organizzazione selezionando la casella di controllo Limita chi può essere un collaboratore . Quando si seleziona questa opzione, è possibile aggiungere solo i membri del proprio account IBM Cloud oppure, se la propria azienda ha la federazione SAML impostata in IBM Cloud, i dipendenti della propria azienda. Questa opzione consente anche l'accesso agli asset del catalogo dal progetto. Se si dispone di IBM Knowledge Catalog, questa opzione è selezionata per impostazione predefinita.
Consentire a chiunque di essere aggiunto come collaboratore. Se necessario, deselezionare la casella di spunta.
Questa impostazione è permanente. Non è possibile modificarlo dopo aver creato il progetto.
Collaborazione sugli asset
Gli asset vengono bloccati durante la modifica per impedire conflitti tra le modifiche effettuate da diversi collaboratori. Tutti i collaboratori lavorano con la stessa copia di ogni asset. Solo un collaboratore può modificare un asset alla volta. Mentre un collaboratore sta modificando un asset in uno strumento, tale asset è bloccato. Altri collaboratori possono visualizzare un asset bloccato, ma non modificarlo. Consultare Gestione degli asset.
Asset di dati
È possibile aggiungere questi tipi di asset di dati ai progetti:
Asset di dati da file locali, cataloghi o hub di risorse
Connessioni a origini dati cloud e on-premise
Asset di dati connessi da un asset di connessione esistente che forniscono accesso di sola lettura a una tabella o a un file in un'origine dati esterna
Asset di dati importati da un asset di connessione esistente che fornisce l'accesso in sola lettura a una tabella o a un file in un'origine dati esterna
Asset di dati cartella per la visualizzazione dei file all'interno di una cartella in un file system
Quando si esegue un'attrezzatura, si crea un asset che contiene le informazioni per uno specifico obiettivo. Ad esempio, quando si esegue lo strumento Data Refinery , si crea un asset di flusso Data Refinery che definisce la serie di operazioni ordinate da eseguire su un asset di dati specifico. Ogni strumento dispone di uno o più tipi di asset associati che vengono eseguiti nello strumento. Alcuni tipi di asset possono essere eseguiti in più di uno strumento, ad esempio, gli asset del notebook. Gli asset eseguiti negli strumenti sono anche noti come asset operativi.
Per un'associazione di asset agli strumenti utilizzati per crearli, vedere Tipi di asset e proprietà.
Gli strumenti che è possibile utilizzare in un progetto dipendono dai servizi di cui si dispone.
Per vedere quali strumenti si utilizzano in un progetto e quali servizi tali strumenti richiedono, aprire la mappa di strumenti e servizi.
Ambienti
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Gli ambienti controllano le risorse di calcolo. Un modello di ambiente specifica le risorse hardware e software per istanziare i runtime di ambiente che eseguono gli asset negli strumenti.
Alcuni strumenti hanno un template di ambiente selezionato automaticamente. Tuttavia, per altri strumenti, è possibile scegliere tra più ambienti. Quando si crea un asset in un'attrezzatura, si assegna un ambiente ad esso. È possibile modificare l'ambiente per un asset quando viene eseguito.
watsonx.ai Studio include una serie di modelli di ambiente predefiniti che variano in base al linguaggio di codifica, allo strumento e al tipo di motore di calcolo. È anche possibile creare modelli di ambiente personalizzati o aggiungere servizi che forniscono modelli di ambiente. Ad esempio, è possibile associare il servizio IBM Analytics Engine al progetto per fornire una maggiore potenza di calcolo.
Le risorse di calcolo che utilizzi in un progetto vengono tracciate. A seconda del programma della tua offerta, hai un limite alle tue risorse di calcolo mensili o paghi per tutte le risorse di calcolo.
Un lavoro è una singola esecuzione di un asset in uno strumento con un runtime di ambiente specificato. È possibile pianificare uno o più lavori ripetuti, monitorare, modificare, arrestare o annullare i lavori. Vedere Lavori.
Archiviazione asset
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Ogni progetto ha un bucket di archiviazione sicuro dedicato che contiene:
File caricati nel progetto come risorse di dati.
Asset di dati da file copiati da un altro spazio di lavoro.
I file che vengono salvati nel progetto con uno strumento.
File per asset che vengono eseguiti in strumenti, ad esempio notebook.
Modelli salvati.
Il file readme del progetto e i file di progetto interni.
Quando si crea un progetto, è necessario selezionare un'istanza di IBM Cloud Object Storage o creare una nuova istanza. Non è possibile modificare l'istanza IBM Cloud Object Storage dopo aver creato l'area di lavoro. Vedere Object Storage.
Quando si elimina un progetto, viene eliminato anche il relativo bucket di archiviazione.
Servizi aggiuntivi
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È possibile associare più servizi a un progetto per aggiungere strumenti, ambienti di calcolo o altre funzionalità. Consultare Aggiunta di servizi associati.
Integrazioni con strumenti esterni
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Le integrazioni forniscono un metodo per interagire con strumenti esterni al progetto.
Mentre si crea un progetto, è possibile aggiungere una breve descrizione per documentare lo scopo o l'obiettivo del progetto. È possibile modificare la descrizione successivamente, nella pagina Impostazioni del progetto.
È possibile contrassegnare il progetto come sensibile. Quando gli utenti aprono un progetto contrassegnato come sensibile, viene visualizzata una notifica che indica che nessun asset di dati può essere scaricato o esportato dal progetto.
La pagina Panoramica di un progetto contiene un file readme in cui è possibile documentare lo stato o i risultati del progetto. Il file readme utilizza la formattazione standard Markdown. I collaboratori con il ruolo Admin o Editor possono modificare il file readme.
È possibile visualizzare l'attività dell'asset recente nel quadro Asset nella pagina Panoramica e filtrare gli asset selezionando Per conto dell'utente o Per tutti utilizzando il menu a discesa. Per conto dell'utente elenca gli asset modificati, ordinati in base al più recente. Per tutti elenca gli asset modificati da altri e anche dall'utente, ordinati in base al più recente.
Tutti i collaboratori di un progetto vengono avvisati quando un collaboratore modifica un asset.
Integrazione catalogo
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Un catalogo è un repository centrale per gli asset in cui è possibile trovare e condividere facilmente dati e altri asset. Prima di poter accedere a un catalogo, un amministratore del catalogo deve aggiungere l'utente come collaboratore del catalogo. Un catalogo ha lo stesso tipo di ruoli di un progetto. Con qualsiasi ruolo del catalogo, è possibile copiare gli asset dal catalogo in un progetto per utilizzarli. Con il ruolo Editor o Admin nel catalogo, è possibile creare asset in un progetto e quindi pubblicarli nel catalogo.
Se si desidera accedere ai cataloghi in un progetto, è necessario selezionare l'opzione Limita chi può essere un collaboratore quando si crea il progetto. Questa impostazione mantiene protetti i dati aziendali nel catalogo. Non è possibile abilitare l'integrazione del catalogo in un progetto dopo la creazione. Vedere eleggibilità del collaboratore.
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Jupyter notebook editor
Prepare data
Visualize data
Build models
Deploy assets
Create a notebook in which you run Python, R, or Scala code to prepare, visualize, and analyze data, or build a model.
AutoAI
Build models
Automatically analyze your tabular data and generate candidate model pipelines customized for your predictive modeling problem.
SPSS Modeler
Prepare data
Visualize data
Build models
Create a visual flow that uses modeling algorithms to prepare data and build and train a model, using a guided approach to machine learning that doesn’t require coding.
Decision Optimization
Build models
Visualize data
Deploy assets
Create and manage scenarios to find the best solution to your optimization problem by comparing different combinations of your model, data, and solutions.
Data Refinery
Prepare data
Visualize data
Create a flow of ordered operations to cleanse and shape data. Visualize data to identify problems and discover insights.
Orchestration Pipelines
Prepare data
Build models
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RStudio
Prepare data
Build models
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Work with R notebooks and scripts in an integrated development environment.
Federated learning
Build models
Create a federated learning experiment to train a common model on a set of remote data sources. Share training results without sharing data.
Deployments
Deploy assets
Monitor models
Deploy and run your data science and AI solutions in a test or production environment.
Catalogs
Catalog data
Governance
Find and share your data and other assets.
Metadata import
Prepare data
Catalog data
Governance
Import asset metadata from a connection into a project or a catalog.
Metadata enrichment
Prepare data
Catalog data
Governance
Enrich imported asset metadata with business context, data profiling, and quality assessment.
Data quality rules
Prepare data
Governance
Measure and monitor the quality of your data.
Masking flow
Prepare data
Create and run masking flows to prepare copies of data assets that are masked by advanced data protection rules.
Governance
Governance
Create your business vocabulary to enrich assets and rules to protect data.
Data lineage
Governance
Track data movement and usage for transparency and determining data accuracy.
AI factsheet
Governance
Monitor models
Track AI models from request to production.
DataStage flow
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Create a flow with a set of connectors and stages to transform and integrate data. Provide enriched and tailored information for your enterprise.
Data virtualization
Prepare data
Create a virtual table to segment or combine data from one or more tables.
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Monitor models
Measure outcomes from your AI models and help ensure the fairness, explainability, and compliance of all your models.
Data replication
Prepare data
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Master data
Prepare data
Consolidate data from the disparate sources that fuel your business and establish a single, trusted, 360-degree view of your customers.
Services you can use
Services add features and tools to the platform.
watsonx.ai Studio
Develop powerful AI solutions with an integrated collaborative studio and industry-standard APIs and SDKs. Formerly known as Watson Studio.
watsonx.ai Runtime
Quickly build, run and manage generative AI and machine learning applications with built-in performance and scalability. Formerly known as Watson Machine Learning.
IBM Knowledge Catalog
Discover, profile, catalog, and share trusted data in your organization.
DataStage
Create ETL and data pipeline services for real-time, micro-batch, and batch data orchestration.
Data Virtualization
View, access, manipulate, and analyze your data without moving it.
Watson OpenScale
Monitor your AI models for bias, fairness, and trust with added transparency on how your AI models make decisions.
Data Replication
Provide efficient change data capture and near real-time data delivery with transactional integrity.
Match360 with Watson
Improve trust in AI pipelines by identifying duplicate records and providing reliable data about your customers, suppliers, or partners.
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Increase data pipeline transparency so you can determine data accuracy throughout your models and systems.
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