KI-Modelle trainieren, prüfen, optimieren und bereitstellen

Lizenz: IBM

Ein durchdachtes KI-Konzept kann das Skalieren und Operationalisieren von KI schneller und effektiver machen.

Das Konzept von IBM besteht darin, generative KI mit traditionellen maschinellen Lernmethoden zu kombinieren. Generative KI ermöglicht Skalierbarkeit durch Basismodelle, die mit Daten ohne Kennzeichnung trainiert werden. Traditionelle Methoden für maschinellen Lernen bieten Feinabstimmung und Anpassung anhand gekennzeichneter Daten, um die Genauigkeit zu verbessern. Entdecken Sie IBM watsonx.ai™, ein auf Unternehmen abgestimmtes KI-Studio für KI-Entwickler. Nutzen Sie unser neues Studio für Basismodelle, generative KI und maschinelles Lernen für Ihre Entwicklungsarbeit. Mit watsonx. ai können Benutzer auf vielfältige Weise von Basismodellen profitieren, einschließlich Zugang zu Open Source-Modellen, proprietären IBM Modellen und domänenspezifischen Modellen, sowie das Einbinden eigener Modelle.

  • Erstellen Sie KI-Anwendungen in kürzester Zeit und mit einem Bruchteil der Daten.
  • Konzipieren Sie Modelle nach Ihren Anforderungen durch Tools zum Erstellen und Optimieren leistungsfähiger Prompts in Prompt Lab.
  • Passen Sie Modelle mit nur fünf Klicks an Ihre Unternehmensdaten an. Ihre Daten und Modelle gehören nur Ihnen – privat und geschützt in Tuning Studio.

Komponenten des watsonx.ai Studios

Generative KI

  • Verwalten Sie Tasks wie das Generieren und Extrahieren von Inhalten mit Basismodellbibliotheken und nutzen Sie von IBM ausgewählte Open Source-Modelle aus Hugging Face.
  • Verwenden Sie Prompts, um Dokumente zusammenzufassen, Inhalte für Marketingkampagnen zu erstellen, Informationen aus unstrukturiertem Text zu extrahieren und mehr.
  • Nutzen Sie APIs und SDKs, um generative KI in Anwendungen zu integrieren.

Maschinelles Lernen

  • Profitieren Sie von einem teamorientierten MLOps-Studio zum Entwickeln, Trainieren und Bereitstellen von Modellen.
  • Erstellen Sie Lösungs-Engines für mathematische Programmierung und Constraintprogrammierung zum Einbinden von Anwendungsfällen für Entscheidungsoptimierung.
  • Automatisieren Sie Datenaufbereitung, Modellentwicklung, Funktionsentwicklung und Hyperparameter-Optimierung.
  • Entwickeln Sie Pipelines für Datenaufbereitung und prädiktives maschinelles Lernen durch visuelle

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Daniel Pavlovic
Business Unit Manager IBM SW & Cloud
Daniel.Pavlovic@tdsynnex.com
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