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。 またspace.You watsonx.aiを使用して、調整済みのファウンデーション モデルとプロンプト テンプレートを配置することもできます。

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。

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。

詳細情報

• AI 資産のデプロイ

• ModelOps を使用した AI ライフサイクルの管理

• パイプラインを使用したタスクの調整

親トピック: データの分析とモデルの操作