0 / 0
Torna alla versione inglese della documentazione
Valutazione dei modelli di IA
Ultimo aggiornamento: 21 nov 2024
Valutazione dei modelli di IA

Con Watsonx.governance, puoi valutare i modelli di prompt per i modelli AI generativi e i modelli di machine learning in progetti e spazi.

È possibile tracciare e misurare i risultati dei modelli di intelligenza artificiale per garantire che siano conformi ai processi aziendali, indipendentemente dal luogo in cui i modelli sono costruiti o in esecuzione.

Servizio richiesto
runtime watsonx.ai
Formato dei dati di formazione
Relazionale: tabelle in origini dati relazionali
Tabulare: File Excel (.xls o .xlsx), file CSV
Testuale: in tabelle o file relazionali supportati
Dati connessi
Cloud Object Storage (infrastructure)
Db2
Dimensione dati
Qualsiasi

Le aziende utilizzano le valutazioni del modello come parte delle strategie di governance AI per garantire che i modelli negli ambienti di distribuzione soddisfino gli standard di conformità stabiliti, indipendentemente dagli strumenti e dai framework utilizzati per creare ed eseguire i modelli. Questo approccio garantisce che i modelli di AI siano privi di distorsione, che siano facilmente illustrati e compresi dagli utenti aziendali e che siano verificabili nelle transazioni aziendali.

Guardate questo breve video per saperne di più sulle valutazioni dei modelli.

Questo video fornisce un metodo visivo per apprendere i concetti e le attività di questa documentazione.

Prova un'esercitazione

L'esercitazione Valutare un modello di apprendimento automatico fornisce un'esperienza pratica sulla configurazione delle valutazioni per monitorare l'equità, la qualità e la spiegabilità.

Ulteriori informazioni

Argomento principale Asset AI della gestione

Ricerca e risposta AI generativa
Queste risposte sono generate da un modello di lingua di grandi dimensioni in watsonx.ai basato sul contenuto della documentazione del prodotto. Ulteriori informazioni