AI 자산 배치 및 파이프라인 조정

에셋을 배포하면 엔드포인트를 통해 테스트 또는 생산적인 용도로 사용할 수 있습니다.

다음 그래픽은 모델을 배치하고, 프로덕션 경로를 자동화하고, 모델을 빌드한 후 AI 라이프사이클을 모니터링하고 관리하는 프로세스를 설명합니다.

자산 배치

watsonx.ai Runtime을 사용하여 배포 공간에서 에셋을 배포할 수 있습니다. 자산을 배포하려면 프로젝트에서 배포 공간으로 해당 자산을 승격하거나 배포 space.You 직접 자산을 가져와야 하며, watsonx.ai 사용하여 조정된 기초 모델 및 프롬프트 템플릿을 배포할 수도 있습니다.

자세한 정보는 AI 자산 배치를 참조하십시오.

파이프라인 자동화

오케스트레이션 파이프라인을 사용하여 모델 구축부터 배포까지 AI 라이프사이클의 일부를 자동화하는 파이프라인을 구축하여 프로덕션으로 가는 경로를 자동화할 수 있습니다.

자세한 정보는 파이프라인으로 태스크 조정을 참조하십시오.

학습서 및 유스 케이스

다음 자원은 기계 학습 자산 관리를 계획하는 방법과 솔루션의 주요 부분을 빌드하는 방법을 보여줍니다.

자세히 알아보기

• AI 자산 배치

• ModelOps를 사용하여 AI 라이프사이클 관리

• 파이프라인으로 태스크 조정

상위 주제: 데이터 분석 및 모델에 대한 작업