Erfolgreiche Umsetzung von künstliche Intelligenz (KI) setzt eine KI-Strategie voraus, die die folgenden Überlegungen berücksichtigt:
- Öffnen: Es basiert auf den besten verfügbaren offenen Technologien
- Unsere: Es ist verantwortlich und regiert
- Gezielt: Es ist für Unternehmen konzipiert und auf Geschäftsdomänen ausgerichtet
- Menschen: Es ist für Wertschöpfer konzipiert, nicht nur für Benutzer
Unter Berücksichtigung dieser Elemente entworfen, watsonx ist eine neue KI- und Datenplattform, die es Unternehmen ermöglicht, die Wirkung von KI im gesamten Unternehmen zu skalieren und zu beschleunigen, indem sie Daten überall dort nutzt, wo sie sich befinden. IBM-Softwareprodukte integrieren Watsonx-Funktionen in den Bereichen digitale Arbeit, IT-Automatisierung, Sicherheit, Nachhaltigkeit und Anwendungsmodernisierung, um den Kunden neue geschäftliche Mehrwerte zu ermöglichen.
Die watsonx-Plattform besteht aus drei Komponenten: watsonx.ai (jetzt verfügbar), watsonx.data (jetzt verfügbar) und watsonx.governance (voraussichtliche Verfügbarkeit im November). In diesem Blog werde ich Folgendes behandeln:
- Was ist watsonx.ai?
- Welche Funktionen sind in watsonx.ai enthalten?
- Was ist watsonx.data?
- Welche Funktionen sind in watsonx.data enthalten?
- Wie können Sie heute loslegen?
Was ist watsonx.ai?
IBM watsonx.ai ist unser unternehmenstaugliches Studio der nächsten Generation für KI-Entwickler, das Traditionelles vereint Maschinelles Lernen (ML) und neu generative KI Fähigkeiten powered by Gründungsmodelle. Mit watsonx.ai können Unternehmen KI-Modelle effektiv und zuverlässig im gesamten Unternehmen trainieren, validieren, optimieren und bereitstellen.
Durch die Unterstützung von Open-Source-Frameworks und -Tools für codebasierte, automatisierte und visuelle Data-Science-Funktionen – alles in einer sicheren, vertrauenswürdigen Studioumgebung – sehen wir bereits Begeisterung von Unternehmen, die bereit sind, sowohl Basismodelle als auch maschinelles Lernen zur Erfüllung wichtiger Aufgaben zu nutzen .
„Die Einführung von watsonx durch IBM war ein Erwachen und hat uns dazu inspiriert, unseren Kunden beispiellose Innovationen zu liefern.“
Sean Im, CEO, Samsung SDS America
„Im Bereich generative KI und Grundlagenmodelle ist watsonx eine Plattform, die es uns ermöglicht, den Anforderungen unserer Kunden an Optimierung und Sicherheit gerecht zu werden und sie gleichzeitig von der Dynamik und Innovationen der Open-Source-Community profitieren zu lassen.“
Romain Gaborit, CTO, Eviden, ein ATOS-Unternehmen
„Wir untersuchen den potenziellen Einsatz großer Sprachmodelle. Es gibt enorme Möglichkeiten, einschließlich der Verknüpfung Ihrer Kontrollen mit Ihren internen Richtlinien.“
Marc Sabino Leiter Innovation, MD Citi Internal Audit
Welche Funktionen sind in watsonx.ai enthalten?
Um unseren Kunden dabei zu helfen, die Vorteile von KI zu nutzen, haben wir eine Familie von Basismodellen unterschiedlicher Größe und Architektur erstellt und sorgfältig ausgewählte generative Open-Source-KI-Modelle ausgewählt. Jedes von IBM geschulte Stiftungsmodell vereint Spitzeninnovationen von IBM Research und der offenen Forschungsgemeinschaft. Diese Modelle wurden auf von IBM kuratierten Datensätzen trainiert, die ausgewertet wurden, um hasserfüllte, beleidigende und profane Texte (Hapting, Beleiding and Profane Text, HAP) zu entfernen.
Da mehrere Familien geplant sind, ist die erste Version die Slate-Modellfamilie, die eine reine Encoder-Architektur darstellt. Diese reinen Encoder-Architekturmodelle sind schnell und effektiv für viele NLP-Aufgaben in Unternehmen, wie zum Beispiel das Klassifizieren von Kundenfeedback und das Extrahieren von Informationen aus großen Dokumenten. Sie benötigen zwar aufgabenspezifische, gekennzeichnete Daten zur Feinabstimmung, bieten Kunden aber auch den besten Kosten-Leistungs-Kompromiss für nicht generative Anwendungsfälle. Die Feinabstimmung dieser Slate-Modelle erfolgt über Jupyter-Notebooks und APIs.
Um die Optimierungslücke zu schließen, bietet watsonx.ai ein Prompt Lab an, in dem Benutzer mithilfe von Prompt Engineering auf generativen KI-Modellen mit verschiedenen Prompts interagieren können, sowohl für Zero-Shot-Prompts als auch für Wenige-Shot-Prompts. Auf diese Weise können Benutzer verschiedene funktionale Aufgaben der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ausführen und von IBM geprüfte, vorab trainierte Open-Source-Grundlagenmodelle nutzen. Encoder-Decoder- und reine Decoder-Großsprachenmodelle sind heute im Prompt Lab verfügbar.
Zu den Funktionen des Prompt Lab gehören:
- Zusammenfassen: Verwandeln Sie Texte mit domänenspezifischen Inhalten in personalisierte Übersichten und erfassen Sie wichtige Punkte (z. B. Zusammenfassungen von Verkaufsgesprächen, Versicherungsschutz, Besprechungsprotokolle, Vertragsinformationen).
- Generieren: Generieren Sie Textinhalte für einen bestimmten Zweck, z. B. Marketingkampagnen, Stellenbeschreibungen, Blogs oder Artikel sowie Unterstützung beim Verfassen von E-Mails.
- Auszug: Analysieren Sie vorhandene unstrukturierte Textinhalte, um Erkenntnisse in speziellen Domänenbereichen zu gewinnen, z. B. Prüfungsbeschleunigung, SEC 10K-Faktenextraktion und Benutzerforschungsergebnisse.
- Klassifizieren: Lesen und klassifizieren Sie schriftliche Eingaben mit nur null Beispielen, z. B. Sortieren von Kundenbeschwerden, Bedrohungs- und Schwachstellenklassifizierung, Stimmungsanalyse und Kundensegmentierung.
- Fragen und Antworten: Erstellen Sie auf der Grundlage einer Reihe von Dokumenten oder dynamischen Inhalten eine Frage-Antwort-Funktion, die auf produktspezifischen Inhalten basiert, z. B. den Aufbau einer Frage-und-Antwort-Ressource aus einer breiten Wissensdatenbank, um Kundendienstunterstützung bereitzustellen.
Unserer Ansicht nach ist ein einzelnes Basismodell nicht die beste Lösung für das breite Spektrum an Unternehmensanwendungsfällen. Aus diesem Grund veröffentlichen wir im Rahmen des Prompt Lab zunächst fünf Open-Source-Modelle von Hugging Face, die auch von Dritten verfasst werden können.
Zu den Modellen, die im Prompt Lab veröffentlicht werden, gehören:
- mpt-instruct2 (7b – nur Decoder) – Unterstützt Fragen und Antworten und Generierungsaufgaben
- flan-t5-xxl (11b – Encoder/Decoder) – Unterstützt Fragen und Antworten, Generieren, Zusammenfassen und Klassifizieren von Aufgaben
- mt0-xxl (13b – Encoder/Decoder) – Unterstützt Fragen und Antworten, Generieren, Extrahieren, Zusammenfassen und Klassifizieren von Aufgaben
- flan-ul2 (20b – Encoder/Decoder) – unterstützt Fragen und Antworten, Generieren, Extrahieren, Zusammenfassen und Klassifizieren
- gpt-neox (20b – nur Decoder) – Unterstützt Fragen und Antworten und Generierungsaufgaben
Nachfolgende Versionen von watsonx.ai werden Funktionen für die schnelle Optimierung und Feinabstimmung von Modellen als Teil unseres Tuning Studios sowie Zugriff auf eine größere Vielfalt von IBM-geschulten proprietären Basismodellen für eine effiziente Domänen- und Aufgabenspezialisierung umfassen.
Innerhalb von watsonx.ai können Benutzer Open-Source-Frameworks wie PyTorch, TensorFlow und scikit-learn sowie das gesamte Machine-Learning- und Data-Science-Toolkit von IBM und seine Ökosystem-Tools für codebasierte und visuelle Data-Science-Funktionen nutzen. Datenwissenschaftler, Dateningenieure und Entwickler können mit Jupyter-Notebooks und CLIs in ihnen vertrauten Programmiersprachen wie Python und R arbeiten, um das vorab trainierte Modell für maschinelles Lernen für verschiedene Anwendungsfälle der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bereitzustellen, darunter Beschwerdeanalyse mittels Ton- oder Emotionsklassifizierung, Entitätsextraktion bei Finanzbeschwerden und Stimmungsmodellanalyse.
Zu den weiteren Funktionen unseres ML- und Data-Science-Toolkits gehören:
- MLOps-Pipelines: Bietet ein kollaboratives Studio für Datenwissenschaftler zum Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von Modellen für maschinelles Lernen mit erweiterten Funktionen wie automatisiertem maschinellem Lernen und Modellüberwachung. Ermöglicht Benutzern die Verwaltung ihrer Modelle während des gesamten Entwicklungs- und Bereitstellungslebenszyklus.
- Entscheidungsoptimierung: Bietet die branchenführenden Lösungs-Engines für mathematische Programmierung und Constraint-Programmierung, um Ihre Optimierungsanwendungsfälle mit einer Auswahl an Notebook- oder visuellen Programmierschnittstellen zu lösen.
- Visuelle Modellierung: Bietet benutzerfreundliche Workflows für Datenwissenschaftler zum Aufbau von Pipelines für die Datenvorbereitung und prädiktives maschinelles Lernen, die Textanalysen, Visualisierungen und eine Vielzahl von Modellierungsmethoden umfassen.
- Automatisierte Entwicklung: Automatisiert Datenvorbereitung, Modellentwicklung, Feature-Engineering und Hyperparameter-Optimierung mithilfe von AutoAI.
Was ist watsonx.data?
IBM watsonx.data ist ein zweckmäßiger Datenspeicher, der auf einem basiert offene Seehausarchitektur. Es wird durch Abfragen, Governance und offene Datenformate unterstützt, um auf Daten in der Hybrid Cloud zuzugreifen und diese zu teilen. Durch die Optimierung der Arbeitslast über mehrere Abfrage-Engines und Speicherebenen hinweg können Unternehmen die Data-Warehouse-Kosten um bis zu 50 Prozent senken.1 Watsonx.data bietet integrierte Governance und Automatisierung, um innerhalb von Minuten vertrauenswürdige Erkenntnisse zu erhalten, sowie Integrationen mit vorhandenen Datenbanken und Tools, um die Einrichtung und Benutzererfahrung zu vereinfachen. Später in diesem Jahr wird es watsonx.ai-Grundlagenmodelle nutzen, um Benutzern dabei zu helfen, Daten mit natürlicher Sprache zu entdecken, zu erweitern und anzureichern.
Ganz gleich, ob es um die Optimierung von Data-Warehouse-Workloads mit Multi-Engine-Unterstützung oder die Modernisierung von Data Lakes mit hoher Leistung, Governance und Sicherheit geht: Wir erleben bereits Begeisterung bei Kunden, die watsonx.data als neue Datengrundlage zur Beschleunigung ihrer KI- und Analyseinitiativen nutzen.
AMC Networks freut sich über die Möglichkeit, den Wert aller seiner Daten zu nutzen, um das Zuschauererlebnis zu verbessern.
„Watsonx.data könnte es uns ermöglichen, einfach auf unsere umfangreichen, verteilten Daten zuzugreifen und diese zu analysieren, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.“
Vitaly Tsivin, EVP Business Intelligence bei AMC Networks.
STL Digital (STLD), der strategische IT-Partner der Vedanta-Gruppe, einem globalen Unternehmen für natürliche Ressourcen, sieht das Potenzial von watsonx darin, die digitale Transformation des Unternehmens voranzutreiben:
„Die Leistungsfähigkeit von watsonx.aimodels, kombiniert mit der Fähigkeit, verwaltete Daten in watsonx.data zu nutzen, ermöglicht es unseren Teams, benutzerdefinierte Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren, abzustimmen und bereitzustellen.“
Raman Venkatraman, CEO von STL Digital
Watsonx.data ist wirklich offen und interoperabel. Es verwendet nicht nur Open-Source-Technologien, sondern auch solche mit offener Governance und breiten und vielfältigen Gemeinschaften von Benutzern und Mitwirkenden, wie Apache Iceberg und Presto, das von der Linux Foundation gehostet wird. Watsonx.data ist außerdem für die Verwendung der integrierten Beschleuniger von Intel auf den neuen skalierbaren Xeon-Prozessoren der 4. Generation konzipiert und nutzt mehrere Open-Source-Abfrage-Engines wie Presto und Spark. Dies ermöglicht eine breite Workload-Abdeckung, die von der Datenexploration und -transformation bis hin zu Analysen, BI- und KI-Modelltraining und -Tuning reicht.
„Wir freuen uns auf die Zusammenarbeit mit IBM, um den watsonx.data-Stack zu optimieren und einen Beitrag zur Open-Source-Community zu leisten.“
Das Kamhout, VP und Senior Principal Engineer der Cloud and Enterprise Solutions Group bei Intel
Watsonx.data unterstützt die steigenden Anforderungen unserer Kunden an Hybrid-Cloud-Bereitstellungen und ist vor Ort und bei mehreren Cloud-Anbietern verfügbar, darunter IBM Cloud und Amazon Web Services (AWS). Zu den Integrationen zwischen watsonx.data und AWS-Lösungen gehören Amazon S3, EMR Spark und später in diesem Jahr AWS Glue sowie viele weitere, die folgen werden.
„Die Bereitstellung von watsonx.data als Service im AWS Marketplace unterstützt die steigenden Anforderungen unserer Kunden rund um die Hybrid Cloud.“
Soo Lee, Worldwide Strategic Alliances Director bei AWS
Durch die Integration mit watsonx.data können bestehende IBM Db2 Warehouse- und Netezza-Kunden außerdem eine einheitliche Sicht auf ihren Analyse- und KI-Bestand erhalten. Die nächste Generation von Db2 Warehouse SaaS und Netezza SaaS auf AWS Unterstützt vollständig offene Formate wie das Parquet- und Iceberg-Tabellenformat und ermöglicht so die nahtlose Kombination und gemeinsame Nutzung von Daten in watsonx.data, ohne dass Duplizierungen oder zusätzliches ETL erforderlich sind. Mit Watsonx.data können Kunden Data Warehouses wie Db2 Warehouse und Netezza erweitern und Arbeitslasten hinsichtlich Leistung und Kosten optimieren. Darüber hinaus vereinfacht watsonx.data den Prozess der Kombination neuer Daten aus verschiedenen Quellen mit vorhandenen geschäftskritischen Daten, die sich in lokalen und Cloud-Repositorys befinden, um neue Erkenntnisse zu gewinnen.
„Aufbauend auf unseren bereits bestehenden Netezza-Workloads … sind wir gespannt, wie watsonx uns dabei helfen kann, prädiktive Analysen voranzutreiben, Betrug zu erkennen und unser Marketing zu optimieren.“
Bahaa' Awartany, Chief Data Officer, Capital Bank of Jordan
Wir beobachten die Kundenakzeptanz von watsonx.data vor allem in vier Hauptanwendungsfällen:
- KI/ML im großen Maßstab: Erstellen, trainieren, optimieren, implementieren und überwachen Sie vertrauenswürdige KI/ML-Modelle für geschäftskritische Arbeitslasten mit verwalteten Daten in watsonx.data und stellen Sie die Einhaltung der Herkunft und Reproduzierbarkeit der für KI verwendeten Daten sicher.
- Echtzeitanalysen und BI: Kombinieren Sie Daten aus vorhandenen Quellen mit neuen Daten, um neue, schnellere Erkenntnisse zu gewinnen, ohne die Kosten und die Komplexität der Duplizierung und Verschiebung von Daten über verschiedene Umgebungen hinweg.
- Optimieren Sie das Data Engineering: Reduzieren Sie Datenpipelines, vereinfachen Sie die Datentransformation und reichern Sie Daten für die Nutzung mit SQL, Python oder einer KI-gestützten Konversationsschnittstelle an.
- Verantwortlicher Datenaustausch: Ermöglichen Sie mehr Benutzern den Self-Service-Zugriff auf mehr Daten und gewährleisten Sie gleichzeitig Sicherheit und Compliance durch zentralisierte Governance und lokale automatisierte Richtliniendurchsetzung.
Welche Funktionen sind in watsonx.data enthalten?
Unser Ansatz für eine Open-Data-Lakehouse-Architektur kombiniert das Beste von IBM mit dem Besten von Open Source. Zu den Funktionen von watsonx.data gehören:
- Multi-Cloud- und Hybrid-Cloud-Verfügbarkeit: Die Unterstützung sowohl von SaaS- als auch von selbstverwalteten Softwarebereitstellungsmodellen oder einer Kombination aus beiden bietet eine weitere Dimension der Kostenoptimierung.
- Presto-Motor: Enthält die neuesten Leistungsverbesserungen Presto Abfrage-Engine. Presto ist eine Open-Source-, schnelle, zuverlässige und hoch skalierbare SQL-Abfrage-Engine und wird von einigen der größten Unternehmen der Welt unterstützt, darunter Meta, Uber, Intel und mehr.
- Multi-Engine-Integration: Beseitigen Sie die Notwendigkeit, mehrere Kopien von Daten für verschiedene Arbeitslasten oder über Datenbank- und Data-Lake-Repositorys hinweg für Analysen und KI-Anwendungsfälle aufzubewahren. Presto-, Apache Spark-, Db2- und Netezza-Engines sind vollständig in gemeinsame Metadaten und Datenspeicher integriert und arbeiten mit dem Iceberg-Tabellenformat, um auf eine einzelne Datenkopie über die mehreren Engines hinweg zuzugreifen und diese abzufragen.
- Unterstützung offener Daten und Tabellenformate: Speichern Sie große Datenmengen in herstellerunabhängigen offenen Formaten wie Parquet, Avro und Apache ORC und nutzen Sie gleichzeitig das Apache Iceberg-Tabellenformat, um große Datenmengen über ein offenes Tabellenformat zu teilen, das für Hochleistungsanalysen entwickelt wurde.
- Unternehmens-Compliance und -Sicherheit: Schützen Sie Daten, verwalten Sie Compliance und bewahren Sie Vertrauen mit integrierten Governance-, Automatisierungs- und Unternehmenssicherheitsfunktionen und fügen Sie sich mit der Cloud Pak for Data- und IBM Knowledge Catalog-Integration nahtlos in eine Data-Fabric-Architektur ein.
- Einfach zu bedienende, integrierte Datenkonsole: Bringen Sie Ihre eigenen Daten mit und behalten Sie die Kontrolle über Ihre Daten. Mit wenigen Klicks können Benutzer eine Verbindung zu vorhandenen Analyseumgebungen herstellen und über einen einzigen Einstiegspunkt mit der Bereitstellung zweckdienlicher Abfrage-Engines mit integrierten Metadaten und Speicherung beginnen. Verbinden Sie watsonx.data nahtlos mit verschiedenen Objektspeichern wie AWS S3 oder IBM Cloud-Objektspeichern und registrierten Datenbanken wie MongoDB, MySQL, PostgreSQL und mehr.
- Integrationen des IBM Ökosystems: Bereitstellung einer robusten Integration in das IBM-Ökosystem, damit Benutzer die Vorteile bestehender IBM-Investitionen nahtlos nutzen und den Daten- und Informationsfluss zwischen Produkten optimieren können, mit nahtloser Integration für IBM Db2 Warehouse, Netezza Performance Server, IBM zSystems und Cognos Analytics mit DataStage, Die Integrationen von IBM Knowledge Catalog, Databand.ai und Watson Studio folgen später in diesem Jahr.
- Erkenntnisse durch generative KI: Später in diesem Jahr werden Benutzer in der Lage sein, natürliche Sprache zu verwenden, um Daten über eine Konversationsbenutzeroberfläche zu erkunden, zu erweitern und anzureichern.
Wie Sie noch heute durchstarten können
Testen Sie watsonx.ai und watsonx.data selbst mit unserer watsonx-Testversion.
Sprechen Sie mit einem KI-Experten, um mit dem Aufbau von KI- und Daten-Workflows zu beginnen
Bei watsonx.ai, unserem neuen KI-Studio, das sowohl maschinelles Lernen als auch generative KI-Anwendungsfälle unterstützt, kann jeder watsonx.ai kostenlos nutzen. Im Rahmen der watsonx.ai-Testversion erhalten Sie Zugriff auf Funktionen wie 25 Inferenz-Tokens pro Benutzer und Monat, um im Prompt Lab mit verschiedenen Beispielaufforderungen herumzuspielen.
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Mit unserer kostenlosen watsonx.data-Testversion erhalten Sie 1,500 US-Dollar an kostenlosen IBM Cloud-Credits, um eine watsonx.data-Instanz zu testen. Sie können Kernfunktionen wie unsere verschiedenen Engines, die Unterstützung offener Formate, integrierte Governance und Abfragen kennenlernen.
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Haftungsausschluss: Die Aussagen von IBM zu seinen Plänen, Anweisungen und Absichten können nach alleinigem Ermessen von IBM ohne Vorankündigung geändert oder zurückgezogen werden. Informationen zu potenziellen zukünftigen Produkten sollen unsere allgemeine Produktrichtung skizzieren und sollten nicht als Grundlage für eine Kaufentscheidung dienen. Die genannten Informationen zu potenziellen zukünftigen Produkten stellen keine Verpflichtung, Zusage oder rechtliche Verpflichtung zur Bereitstellung von Material, Code oder Funktionalität dar. Informationen über mögliche zukünftige Produkte dürfen nicht in einen Vertrag aufgenommen werden. Die Entwicklung, Veröffentlichung und der Zeitpunkt zukünftiger Features oder Funktionen, die für unsere Produkte beschrieben werden, liegen in unserem alleinigen Ermessen.
1Beim Vergleich der veröffentlichten Listenpreise für 2023, normalisiert für VPC-Stunden, von watsonx.data mit mehreren großen Cloud-Data-Warehouse-Anbietern. Die Einsparungen können je nach Konfiguration, Arbeitslast und Anbieter variieren.
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- Quelle: https://www.ibm.com/blog/exploring-the-ai-and-data-capabilities-of-watsonx/
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