Despliegue y gestión de activos de IA

Última actualización: 23 ene 2025

Utilice IBM watsonx.ai Runtime para desplegar y gestionar activos de IA, y póngalos en entornos de preproducción y producción. Gestionar y actualizar los activos desplegados. También puede automatizar parte del ciclo de vida de la IA utilizando IBM Orchestration Pipelines.

Despliegue de activos de IA y orquestación de conductos

El despliegue de un activo hace que esté disponible para pruebas o para uso productivo a través de un punto final.

El gráfico siguiente describe el proceso de desplegar el modelo, automatizar la vía de acceso a producción y supervisar y gestionar el ciclo de vida de IA después de crear el modelo:

Ciclo de vida de IA

Desplegar activos

Puede desplegar activos desde su espacio de despliegue utilizando watsonx.ai Runtime. Para desplegar sus activos, debe promover estos activos desde un proyecto a su espacio de despliegue o importar estos activos directamente a su despliegue ' space.You también puede utilizar ' watsonx.ai para desplegar modelos de cimientos afinados y plantillas de avisos.

Para obtener más información, consulte Despliegue de activos de IA.

Automatizar canalizaciones

Puede automatizar el camino hacia la producción mediante la creación de una canalización para automatizar partes del ciclo de vida de la IA, desde la creación del modelo hasta la implantación, utilizando canalizaciones de orquestación.

Para obtener más información, consulte Orquestación de tareas con interconexiones.

Guías de aprendizaje y casos de uso

Los recursos siguientes muestran cómo planificar la gestión de activos de aprendizaje automático y cómo crear piezas clave de sus soluciones.

Revise las guías de aprendizaje de inicio rápido para aprender a crear y desplegar modelos de aprendizaje automático:

Guías de aprendizaje de inicio rápido
Guía de aprendizaje	Descripción
Crear y desplegar un modelo de aprendizaje automático	Cree un modelo de aprendizaje automático utilizando un enfoque sin código con una herramienta automatizada, AutoAI. Despliegue el modelo entrenado creando un despliegue por lotes. Puntúe el despliegue por lotes creando un trabajo por lotes.
Construir y desplegar un modelo de aprendizaje automático en Jupyter Notebook	Cree un modelo de aprendizaje automático utilizando código en un cuaderno Jupyter para preparar datos, crear el modelo y desplegar el modelo.
Crear y desplegar un modelo de aprendizaje automático con SPSS Modeler	Cree un modelo de aprendizaje automático utilizando un enfoque sin código utilizando un flujo de SPSS Modeler . Despliegue el modelo entrenado creando un despliegue en línea y pruebe el modelo en tiempo real.
Crear y desplegar un modelo de Decision Optimization	Cree un modelo de aprendizaje automático utilizando Decision Optimization.
Automatizar el ciclo de vida de un modelo con interconexiones	Cree y ejecute un conducto para automatizar la creación y el despliegue de un modelo de aprendizaje automático.

El siguiente tutorial utiliza el escenario de Golden Bank, que necesita un modelo para realizar análisis de anomalías en acciones para aumentar la productividad y aumentar la precisión del trabajo de un analista de acciones en banca de inversión.

watsonx.ai casos prácticos
Caso de uso	Descripción
Tutorial de extremo a extremo watsonx.ai	Construya su modelo utilizando cualquiera de las herramientas, como AutoAI, SPSS Modeler, o los cuadernos Jupyter, y a continuación despliegue y pruebe su modelo. Además, transforme sus datos y afine su foundation model utilizando watsonx.ai.

Más información

Tema padre: Análisis de datos y trabajo con modelos

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