Utilizzate IBM watsonx.ai Runtime per distribuire e gestire le risorse di intelligenza artificiale e metterle in ambienti di pre-produzione e produzione. Gestire e aggiornare gli asset distribuiti. È inoltre possibile automatizzare parte del ciclo di vita dell'IA utilizzando IBM Orchestration Pipelines.
Distribuzione degli asset AI e orchestrazione delle pipeline
Il deploy di una risorsa la rende disponibile per i test o per l'uso produttivo tramite un endpoint.
Il seguente grafico descrive il processo di distribuzione del tuo modello, il percorso di automazione della produzione e il controllo e la gestione del ciclo di vita AI dopo che hai creato il tuo modello:
Distribuisci risorse
È possibile distribuire le risorse dal proprio spazio di distribuzione utilizzando watsonx.ai Runtime. Per distribuire le risorse, è necessario promuoverle da un progetto allo spazio di distribuzione o importarle direttamente nello spazio di distribuzione.
Per ulteriori informazioni, vedi Distribuzione di asset AI.
Automatizzare le pipeline
È possibile automatizzare il percorso verso la produzione creando una pipeline per automatizzare parti del ciclo di vita dell'IA, dalla creazione del modello alla distribuzione, utilizzando le pipeline di orchestrazione.
Per ulteriori informazioni, consultare Orchestrazione di attività con pipeline.
Gestione del ciclo di vita AI con ModelOps
È possibile organizzare e gestire gli asset attraverso la fase di sviluppo, test e produzione del ciclo di vita AI.
Per ulteriori informazioni, consultare Gestione del ciclo di vita AI con ModelOps.
Esercitazioni e casi di utilizzo
Le seguenti risorse dimostrano come pianificare la gestione degli asset di machine learning e come creare parti chiave delle tue soluzioni.
Ulteriori informazioni
Argomento principale: Analisi dei dati e utilizzo dei modelli