Сегодня мы очень рады объявить об общедоступности сервера IBM Watson Machine Learning! Watson Machine Learning Server (WML Server) - это новый одноузловой сервер, который присоединяется к семейству продуктов IBM Watson Studio.

Этот выпуск совпадает с выпуском Watson Studio Desktop 1.0 (новая версия Watson Studio Desktop с бессрочной лицензией, доступная вместе с SPSS Modeler Gold). Объединив простоту использования инструментов Watson Studio Desktop для изучения данных и обучения моделей машинного обучения с простотой развертывания и масштабирования WML Server, мы обеспечиваем доступное комплексное решение для анализа данных.

Зачем вам нужен ML-сервер?

На данный момент в 2019 году распространение инструментов искусственного интеллекта полностью настигло нас. Эти инструменты помогают специалистам по обработке данных упростить им быстрое изучение данных, обучение моделей и обмен результатами с заинтересованными сторонами. Эти инструменты могут поступать из открытых источников, таких как ноутбуки Jupyter, или от поставщиков, таких как IBM, которые предлагают Watson Studio в качестве интегрированной среды разработки для науки о данных, предлагая открытые и проприетарные инструменты, такие как Modeler Flow и AutoAI.

Инструменты могут ускорить разработку машинного обучения, увеличивая продуктивность отдельных участников, а также уменьшая трение вокруг совместной работы. Однако после завершения анализа и обучения моделей командам требуется решение для управления моделями с течением времени и их развертывания для интеграции в производственные процессы. В IBM мы видели, что этот этап жизненного цикла ИИ особенно сложен для многих команд, поэтому мы очень рады выпустить WML Server.

Преимущества использования WML Server:

  • Быстрая окупаемость - простая установка и администрирование позволяют легко настроить среду обработки данных и перенести модели из лаборатории в рабочую.
  • Повышение продуктивности - команды, использующие SPSS Modeler и среды машинного обучения с открытым исходным кодом, могут использовать свой инструмент для создания и развертывания моделей.
  • Поддерживайте влияние на бизнес - используйте полную структуру машинного обучения для обучения, развертывания и поддержания производительности модели даже после развертывания.
  • Осуждайте свои проекты в области науки о данных - прекратите отслеживать модели в таблицах! Поддерживайте версии моделей, метаданные и историю развертывания с помощью репозитория артефактов WML Server.

Что делает WML Server?

Развертывает аналитические ресурсы, созданные с помощью выбранного вами инструмента - Управляйте развертываниями в Watson Studio Desktop или с помощью API-интерфейсов сервера WML

Передает вычисления в данные для облегченного масштабирования - разгрузите вычислительные рабочие нагрузки из Watson Studio Desktop, чтобы легко масштабировать выполнение SPSS Modeler для построения модели.

Служит репозиторием науки о данных и платформой для операций с моделями. Согласованный API и пользовательский интерфейс с WML Local и Cloud для создания моделей и управления ими, а также настройки развертываний.

Подробнее о функциях WML Server

В этом разделе я рассмотрю основные функции более подробно, но сначала посмотрите их в действии!

Масштабирование потоков Modeler

Потоки Modeler в Watson Studio Desktop - это невероятно мощный инструмент, позволяющий любому, кто знаком с данными, исследовать данные и обучать прогнозные модели. В последней версии этого инструмента добавлено много новых функций, приоритетность которых была обусловлена ​​многочисленными запросами наших пользователей. Прочтите сообщение в блоге Дуга Стаубера, в котором подробно описываются эти захватывающие новые функции.

Одной из новых функций потоков Modeler является возможность переложить выполнение потока на сервер WML. До этого выпуска все выполнение Watson Studio Desktop выполнялось на вашем локальном компьютере. Благодаря этому усовершенствованию пользователи теперь могут масштабировать свое выполнение для работы с большими наборами данных и высвобождать ресурсы со своих персональных рабочих станций.

Развертывание и управление моделями

Интеграция WML Server с вашими инструментами разработки для науки о данных создает легкое решение, позволяющее легко переносить проекты от открытия до производства. Модели, созданные в различных фреймворках, могут быть развернуты из пользовательского интерфейса рабочего стола Watson Studio или программно с использованием API-интерфейсов, а также клиента Python.

Чтобы помочь с управлением моделями, WML Server использует Deployment Spaces, которые были впервые представлены в Watson Machine Learning 2.0. Пространства развертывания связаны с проектами в Watson Studio и обеспечивают плавный процесс продвижения. Этот поток начинается с создания аналитических активов в проекте, и когда он готов к работе в прайм-тайм, его можно переместить в область развертывания, где можно настроить развертывания.

Развертывание SPSS: внутри потока Modeler можно выбрать целую ветвь или конкретную модель и переместить ее на сервер WML, где она будет зарегистрирована как актив модели, который можно развернуть.

Какой WML вам подходит?

Watson Machine Learning теперь доступен в четырех различных предложениях от IBM. В этом разделе я обобщу эти варианты, чтобы помочь вам понять, что подходит для ваших сценариев использования и вашей команды:

  • Watson Machine Learning Server - облегченный сервер машинного обучения с простой установкой на одном сервере и интеграцией с Watson Studio Desktop для непрерывного анализа данных. Он также разработан, чтобы помочь вам развернуть модели с открытым исходным кодом из записных книжек Jupyter или других инструментов с управляемостью и наглядностью.
  • Машинное обучение Watson в IBM Public Cloud - самый быстрый способ перенести модели из экспериментов на настольном компьютере или в лаборатории в развертывание для производственных рабочих нагрузок. Работает в полностью управляемой среде IBM Cloud ™.
  • Watson Machine Learning Local - все преимущества Watson Machine Learning в IBM Cloud, теперь развернутые за вашим брандмауэром или в публичном облаке по вашему выбору.
  • Cloud Pak для данных - единственный в своем роде предварительно интегрированный набор услуг для данных и искусственного интеллекта, предоставляемый в рамках открытой и обширной собственной облачной платформы, подробнее здесь.

Начни сегодня

Оцените Watson Studio Desktop уже сегодня, воспользовавшись бесплатной пробной версией, и будьте готовы исследовать новые функции по мере их выпуска! Зарегистрируйтесь для получения бесплатной 30-дневной пробной версии прямо сейчас.

Если вы готовы узнать больше о WML Server и поговорить с экспертом из IBM, дайте нам знать здесь.

Дополнительные ресурсы для оформления заказа!