NastępnyNastępny poradnik
Modele granitowe IBM
Firmy
PRZEWODNIK FIRM
Sztuczna inteligencja IBM
Ekosystem sztucznej inteligencji IBM obejmuje podstawowe modele i narzędzia dla przedsiębiorstw służące do tworzenia, obsługi i zarządzania aplikacjami AI.
Posłuchaj tego przewodnikaOpowiadane przez sztuczną inteligencję · ~2 min
Na tej stronie2 minuty czytania
Przegląd
Platforma Watsonx i rodzina modeli Granite to różne komponenty. Produkt do zarządzania może wspierać proces, ale jego obecność nie oznacza automatycznie, że aplikacja jest zgodna lub niezawodna.
Kluczowe wnioski
- Oddziel modele od oprzyrządowania platformy.
- Oceń konkretne wydania.
- Połącz zapisy dotyczące zarządzania z rzeczywistymi decyzjami dotyczącymi wdrożenia.
Głębokie nurkowanie
Oddzielnie określ rolę modelu i platformy. Model zapewnia wyuczone zachowanie, podczas gdy narzędzia programistyczne i zarządcze organizują przepływy pracy, oceny, dokumentację i monitorowanie. Możliwości i opcje wdrażania różnią się w zależności od produktu i konfiguracji. Aby wybrać model, sprawdź zamierzone zastosowanie, licencję, obsługiwane dane wejściowe i dowody oceny konkretnej wersji. Nazwisko rodziny nie określa właściwości każdego punktu kontrolnego. Porównaj rzeczywisty model z odpowiednim punktem odniesienia dla zamierzonego zadania. W przypadku zarządzania należy zdefiniować osoby odpowiedzialne i wymagane dowody. Inwentarze modeli, zapisy zatwierdzeń, oceny ryzyka i monitorowanie mogą być przydatne tylko wtedy, gdy są utrzymywane i powiązane z rzeczywistymi decyzjami o wydaniu. Panel kontrolny nie może zastąpić odpowiedzialnego procesu przeglądu. Sprawdź granice integracji z modelami innych firm i istniejącymi systemami danych. Rejestruj, jakie informacje są gromadzone, gdzie są przechowywane, kto może uzyskać do nich dostęp i jakie kontrole są faktycznie aktywne. Zanim zaczniesz opierać się na ogólnych oświadczeniach o gotowości do wdrożenia w przedsiębiorstwie, zweryfikuj cały przepływ pracy.
04Działający przykład
Sprawdź, czy zarządzanie działa
Wyobraź sobie model wymieniony w inwentarzu jako zatwierdzony, ale aplikacja przełączyła się na nowszy punkt kontrolny.
Porównaj wdrożony identyfikator z rekordem zatwierdzenia i oceny.
Zaktualizuj proces oceny i wydania, aby udokumentowane kontrole miały zastosowanie do faktycznie działającego systemu.
Co pokazuje
Skonstruowany przykład odróżnia przydatny przepływ pracy związany z zarządzaniem od statycznego wpisu spisu.
Implementacja w świecie rzeczywistym
Połącz zgodę modelu z zapisem oceny i zatwierdzenia.
Sprawdź, czy monitorowanie obejmuje rzeczywistą konfigurację modelu innej firmy używaną przez aplikację.
Wdrażanie tego w praktykę
Dlaczego to ma znaczenie
- Strategia dostawcy. Plany dostawców wpływają na to, jakie funkcje Twój zespół będzie mógł dalej tworzyć.
- Koszt i budżet. Warunki handlowe i opcje wdrożenia wpływają na długoterminowe koszty i ryzyko.
- Ryzyko i bezpieczeństwo. Zachęty firmowe kształtują wady produktów, postawę bezpieczeństwa i otwartość.
Uważaj na
- Ogłoszenia o wprowadzeniu na rynek mogą przekroczyć stabilność w rzeczywistych przepływach pracy.
- Ceny interfejsów API lub zmiany zasad mogą z dnia na dzień złamać założenia.
- Zależność od jednego dostawcy zwiększa koszty uzależnienia i migracji.
Kolejne kroki
- Oceniaj dostawców, korzystając z własnych zadań i zbiorów danych.
- Przed integracją przejrzyj warunki dotyczące prywatności, bezpieczeństwa i prawa.
- Utrzymuj plan awaryjny dla różnych modeli i dostawców.
- Monitoruj informacje o wersji, aby zmiany w planie działania nie zaskoczyły zespołów.
Źródła i dalsza lektura
Odkrywaj dalej
Darmowy newsletter
Otrzymuj codzienne podsumowanie AI
Trzy zweryfikowane historie AI każdego poranka w dni robocze, napisane prostym angielskim. Bezpłatne na zawsze, bez reklam.
Jedno e‑mail każdego dnia roboczego. Wypisz się jednym kliknięciem. Nigdy nie sprzedajemy ani nie udostępniamy Twojego adresu.
Sprawdź się
Take the IBM AI quiz
Natychmiastowa informacja zwrotna na każde pytanie oraz udostępnialny certyfikat z weryfikowalnym ID po zaliczeniu kursu.
Wspieraj darmową edukację AI. AI Understanding jest organizacją non-profit 501(c)(3) — bez reklam, bez płatnej ściany, zawsze. Przekaż darowiznę
Często zadawane pytania
Czy zakup narzędzia do zarządzania sztuczną inteligencją zapewnia zgodność każdego modelu?
Nie. Zgodność i zarządzanie ryzykiem zależą od mających zastosowanie wymagań, faktycznej konfiguracji, dowodów i odpowiedzialnych decyzji.
Ucz się dalej
Powiązane przewodniki
Wybrano więcej przewodników na ten temat