資料の 英語版 に戻るAI 資産のデプロイと管理
AI 資産のデプロイと管理
最終更新: 2024年11月28日
IBM watsonx.aiRuntime を使用して、AI アセットをデプロイおよび管理し、プリプロダクションおよびプロダクション環境に配置します。 配備された資産の管理と更新 IBM Orchestration Pipelinesを使用して、AIのライフサイクルの一部を自動化することもできます。
AI 資産のデプロイとパイプラインの調整
アセットをデプロイすることで、エンドポイントを経由したテストや生産的な使用に利用できるようになります。
以下の図は、モデルのデプロイ、実動へのパスの自動化、およびモデル作成後の AI ライフサイクルのモニターと管理のプロセスを示しています。
資産のデプロイ
watsonx.aiRuntime を使用して、デプロイメントスペースからアセットをデプロイできます。 アセットを配置するには、アセットをプロジェクトから配置スペースに昇格させる か、アセットを配置スペースに直接インポートする必要があります。
詳しくは、 AI 資産のデプロイを参照してください。
パイプラインを自動化する
オーケストレーション・パイプラインを使用して、モデルの構築からデプロイまでのAIライフサイクルの一部を自動化するパイプラインを構築することで、本番環境へのパスを自動化できる。
詳しくは、 パイプラインを使用したタスクの調整を参照してください。
ModelOps を使用した AI ライフサイクルの管理
AI ライフサイクルの開発、テスト、および実動の各フェーズを通して、資産を編成および管理することができます。
詳しくは、 ModelOpsによる AI ライフサイクルの管理を参照してください。
チュートリアルとユース・ケース
以下のリソースは、機械学習資産を管理するための計画方法と、ソリューションの主要な部分を作成する方法を示しています。
もっと見る
親トピック: データの分析とモデルの操作