성공적인 구현 인공 지능 (AI)는 다음 고려 사항을 고려한 AI 전략에 달려 있습니다.
- 열기 : 이는 이용 가능한 최고의 개방형 기술을 기반으로 합니다.
- 신뢰할 수있는: 책임이 있고 통제됩니다.
- 타겟팅 : 기업용으로 설계되었으며 비즈니스 도메인을 대상으로 합니다.
- 대단한 변화: 단순한 사용자가 아닌 가치 창출자를 위해 설계되었습니다.
이러한 요소를 염두에 두고 디자인되었으며, 왓슨스 기업이 데이터가 어디에 있든 활용하여 비즈니스 전반에 걸쳐 AI의 영향을 확장하고 가속화할 수 있도록 지원하는 새로운 AI 및 데이터 플랫폼입니다. IBM 소프트웨어 제품은 디지털 노동, IT 자동화, 보안, 지속 가능성 및 애플리케이션 현대화 전반에 걸쳐 watsonx 기능을 내장하여 고객을 위한 새로운 수준의 비즈니스 가치를 실현하는 데 도움을 줍니다.
watsonx 플랫폼에는 watsonx.ai(현재 사용 가능), watsonx.data(현재 사용 가능) 및 watsonx.governance(XNUMX월 출시 예정)의 세 가지 구성 요소가 있습니다. 이 블로그에서는 다음 내용을 다룰 예정입니다.
- watsonx.ai는 무엇인가요?
- watsonx.ai에는 어떤 기능이 포함되어 있나요?
- watsonx.data란 무엇인가요?
- watsonx.data에는 어떤 기능이 포함되어 있나요?
- 오늘은 어떻게 시작해 볼 수 있나요?
watsonx.ai는 무엇인가요?
IBM watsonx.ai는 AI 빌더를 위한 기업용 차세대 스튜디오로, 기존의 기계 학습 (ML) 및 신규 생성 적 AI 에서 제공하는 기능 기초 모델. watsonx.ai를 사용하면 기업은 AI 모델을 기업 전체에 걸쳐 자신 있게 대규모로 효과적으로 교육, 검증, 조정 및 배포할 수 있습니다.
안전하고 신뢰할 수 있는 스튜디오 환경에서 코드 기반의 자동화된 시각적 데이터 과학 기능을 위한 오픈 소스 프레임워크와 도구를 지원함으로써 우리는 이미 기본 모델과 기계 학습을 모두 사용하여 주요 작업을 수행할 준비가 되어 있는 기업들로부터 큰 호응을 얻고 있습니다. .
"IBM의 watsonx 출시는 각성이었고, 이는 우리가 고객에게 전례 없는 혁신을 제공하도록 영감을 주었습니다."
션 임 삼성SDS America 대표
"생성 AI 및 기반 모델 분야에서 watsonx는 최적화 및 보안 측면에서 고객의 요구 사항을 충족하는 동시에 오픈 소스 커뮤니티의 역동성과 혁신의 혜택을 누릴 수 있게 해주는 플랫폼입니다."
ATOS 사업부 Eviden의 CTO Romain Gaborit
“우리는 대규모 언어 모델의 잠재적인 활용을 조사하고 있습니다. 통제 수단을 내부 정책에 연결하는 등 엄청난 가능성이 있습니다.”
Marc Sabino 혁신 책임자, MD Citi 내부 감사
watsonx.ai에는 어떤 기능이 포함되어 있나요?
고객이 AI를 활용할 수 있도록 돕기 위해 우리는 다양한 크기와 아키텍처의 기반 모델 제품군과 엄선된 오픈 소스 생성 AI 모델을 구축했습니다. IBM이 교육한 각 기반 모델은 IBM Research와 개방형 연구 커뮤니티의 최첨단 혁신을 통합합니다. 이러한 모델은 HAP(증오, 욕설, 모독적인 텍스트)를 제거하기 위해 채굴된 IBM 선별 데이터 세트에 대해 훈련되었습니다.
여러 제품군이 계획되어 있는 첫 번째 릴리스는 인코더 전용 아키텍처를 나타내는 Slate 모델 제품군입니다. 이러한 인코더 전용 아키텍처 모델은 고객 피드백 분류, 대용량 문서에서 정보 추출 등 다양한 엔터프라이즈 NLP 작업에 빠르고 효과적입니다. 미세 조정을 위해 작업별로 라벨이 지정된 데이터가 필요하지만 고객에게 비생성 사용 사례에 대한 최고의 비용 대비 성능 절충안도 제공합니다. 이러한 Slate 모델은 Jupyter 노트북 및 API를 통해 미세 조정됩니다.
튜닝 격차를 해소하기 위해 watsonx.ai는 사용자가 제로샷 프롬프트 및 프리샷 프롬프트 모두를 위한 생성 AI 모델의 프롬프트 엔지니어링을 사용하여 다양한 프롬프트와 상호작용할 수 있는 프롬프트 랩을 제공합니다. 이를 통해 사용자는 다양한 자연어 처리(NLP) 기능 작업을 수행하고 IBM이 검증한 사전 훈련된 오픈 소스 기반 모델을 활용할 수 있습니다. 인코더-디코더 및 디코더 전용 대형 언어 모델은 현재 Prompt Lab에서 사용할 수 있습니다.
Prompt Lab의 기능은 다음과 같습니다.
- 요약하다: 도메인별 콘텐츠가 포함된 텍스트를 개인화된 개요로 변환하고 핵심 사항(예: 판매 대화 요약, 보험 적용 범위, 회의 기록, 계약 정보)을 포착합니다.
- 생성하다: 마케팅 캠페인, 직무 설명, 블로그나 기사, 이메일 초안 작성 지원 등 특정 목적을 위한 텍스트 콘텐츠를 생성합니다.
- 추출 기존의 구조화되지 않은 텍스트 콘텐츠를 분석하여 감사 가속화, SEC 10K 사실 추출, 사용자 연구 결과 등 전문 도메인 영역에 대한 통찰력을 확보합니다.
- 나누다: 고객 불만 사항 정렬, 위협 및 취약성 분류, 감정 분석, 고객 세분화 등 최소한의 예를 사용하여 서면 입력을 읽고 분류합니다.
- 질문 및 답변: 일련의 문서 또는 동적 콘텐츠를 기반으로 광범위한 지식 기반에서 Q&A 리소스를 구축하여 고객 서비스 지원을 제공하는 등 제품별 콘텐츠에 기반한 질문 답변 기능을 만듭니다.
우리의 관점은 단일 기반 모델이 광범위한 기업 사용 사례에 가장 적합하지 않을 것이라는 것입니다. 그렇기 때문에 우리는 Hugging Face에서 제공하는 Prompt Lab의 일부로 제XNUMX자가 작성할 수도 있는 XNUMX개의 오픈 소스 모델을 처음으로 출시할 예정입니다.
Prompt Lab에서 출시되는 모델은 다음과 같습니다.
- mpt-instruct2(7b – 디코더 전용) — Q&A 및 생성 작업 지원
- flan-t5-xxl (11b – 인코더/디코더) — Q&A, 생성, 요약, 작업 분류 지원
- mt0-xxl (13b – 인코더/디코더) — Q&A, 생성, 추출, 요약, 분류 작업 지원
- flan-ul2(20b – 인코더/디코더) — Q&A, 생성, 추출, 요약, 분류 작업을 지원합니다.
- gpt-neox (20b – 디코더 전용) - Q&A 및 생성 작업 지원
후속 watsonx.ai 릴리스에는 Tuning Studio의 일부로 신속한 조정 및 미세 조정 모델을 위한 기능이 포함될 뿐만 아니라 효율적인 도메인 및 작업 전문화를 위해 IBM에서 교육받은 다양한 독점 기반 모델에 대한 액세스도 포함됩니다.
watsonx.ai 내에서 사용자는 IBM의 전체 기계 학습 및 데이터 과학 툴킷과 코드 기반 및 시각적 데이터 과학 기능을 위한 에코시스템 도구와 함께 PyTorch, TensorFlow 및 scikit-learn과 같은 오픈 소스 프레임워크를 활용할 수 있습니다. 데이터 과학자, 데이터 엔지니어 및 개발자는 Python 및 R과 같이 익숙한 프로그래밍 언어로 Jupyter 노트북 및 CLI를 사용하여 다음을 포함한 다양한 자연어 처리(NLP) 사용 사례에 대해 사전 훈련된 기계 학습 모델을 배포할 수 있습니다. 어조나 감정 분류를 이용한 불만 분석, 금융 불만에 대한 엔터티 추출, 감정 모델 분석.
ML 및 데이터 과학 툴킷의 추가 기능은 다음과 같습니다.
- MLOps 파이프라인: 데이터 과학자가 자동화된 기계 학습 및 모델 모니터링과 같은 고급 기능을 사용하여 기계 학습 모델을 구축, 훈련 및 배포할 수 있는 협업 스튜디오를 제공합니다. 사용자가 개발 및 배포 수명주기 전반에 걸쳐 모델을 관리할 수 있습니다.
- 의사결정 최적화: 노트북 또는 시각적 프로그래밍 인터페이스를 선택하여 최적화 사용 사례를 해결할 수 있도록 수학 프로그래밍 및 제약 프로그래밍을 위한 업계 최고의 솔루션 엔진을 제공합니다.
- 시각적 모델링: 데이터 과학자가 텍스트 분석, 시각화 및 다양한 모델링 방법을 포함하는 데이터 준비 및 예측 기계 학습 파이프라인을 구축할 수 있는 사용하기 쉬운 워크플로를 제공합니다.
- 자동화된 개발: AutoAI를 사용하여 데이터 준비, 모델 개발, 기능 엔지니어링 및 하이퍼파라미터 최적화를 자동화합니다.
watsonx.data란 무엇인가요?
IBM watsonx.data는 다음을 기반으로 구축된 목적에 맞는 데이터 저장소입니다. 오픈 레이크하우스 아키텍처. 하이브리드 클라우드 전반에서 데이터에 액세스하고 공유할 수 있도록 쿼리, 거버넌스, 개방형 데이터 형식이 지원됩니다. 여러 쿼리 엔진과 스토리지 계층에 걸친 워크로드 최적화를 통해 조직은 데이터 웨어하우스 비용을 최대 50%까지 줄일 수 있습니다.1 Watsonx.data는 내장된 거버넌스 및 자동화를 제공하여 몇 분 내에 신뢰할 수 있는 통찰력을 얻을 수 있으며 기존 데이터베이스 및 도구와의 통합을 통해 설정 및 사용자 경험을 단순화합니다. 올해 말에는 watsonx.ai 기반 모델을 활용하여 사용자가 자연 언어로 데이터를 발견, 확대 및 강화할 수 있도록 지원할 예정입니다.
다중 엔진 지원을 통해 데이터 웨어하우스 워크로드를 최적화하든, 고성능, 거버넌스 및 보안을 통해 데이터 레이크를 현대화하든 관계없이 AI 및 분석 이니셔티브를 가속화하기 위한 새로운 데이터 기반으로 watsonx.data를 사용하는 고객들로부터 이미 큰 호응을 얻고 있습니다.
AMC Networks는 모든 데이터의 가치를 활용하여 시청자 경험을 개선할 수 있는 기회를 갖게 되어 기쁘게 생각합니다.
"Watsonx.data를 사용하면 광범위하고 분산된 데이터에 쉽게 액세스하고 분석하여 실행 가능한 통찰력을 추출할 수 있습니다."
Vitaly Tsivin, AMC Networks의 비즈니스 인텔리전스 EVP.
글로벌 천연자원 회사인 Vedanta 그룹의 전략적 IT 파트너인 STL Digital(STLD)은 조직의 디지털 혁신을 주도하는 데 있어 watsonx의 잠재력을 보고 있습니다.
"watsonx.data의 관리되는 데이터를 활용하는 기능과 결합된 watsonx.ai 모델의 강력한 기능을 통해 우리 팀은 대규모로 사용자 정의 모델을 구축, 교육, 조정 및 배포할 수 있습니다."
STL Digital의 CEO인 라만 벤카트라만(Raman Venkatraman)
Watsonx.data는 진정한 개방형이며 상호 운용이 가능합니다. 이는 오픈 소스 기술뿐만 아니라 Linux Foundation에서 호스팅하는 Apache Iceberg 및 Presto와 같이 개방형 거버넌스와 사용자 및 기여자로 구성된 광범위하고 다양한 커뮤니티를 갖춘 기술을 사용합니다. Watsonx.data는 또한 Intel의 새로운 4세대 Xeon Scalable 프로세서에서 Intel의 내장 가속기를 사용하도록 설계되었으며 Presto 및 Spark와 같은 여러 오픈 소스 쿼리 엔진을 사용합니다. 이는 데이터 탐색 및 변환부터 분석, BI 및 AI 모델 교육 및 조정에 이르는 광범위한 워크로드 범위를 제공합니다.
"우리는 IBM과 협력하여 watsonx.data 스택을 최적화하고 오픈 소스 커뮤니티에 기여할 수 있기를 기대합니다."
Das Kamhout, Intel 클라우드 및 엔터프라이즈 솔루션 그룹 부사장 겸 수석 엔지니어
Watsonx.data는 하이브리드 클라우드 배포에 대한 고객의 증가하는 요구 사항을 지원하며 온프레미스 및 IBM Cloud 및 Amazon Web Services(AWS)를 포함한 여러 클라우드 제공업체에서 사용할 수 있습니다. watsonx.data와 AWS 솔루션 간의 통합에는 Amazon S3, EMR Spark, 그리고 올해 말 AWS Glue를 비롯해 앞으로 더 많은 솔루션이 포함됩니다.
"AWS Marketplace에서 watsonx.data를 서비스로 제공함으로써 하이브리드 클라우드에 대한 고객의 증가하는 요구 사항을 지원합니다."
이수, AWS의 전세계 전략적 제휴 이사
또한 watsonx.data와의 통합을 통해 기존 IBM Db2 Warehouse 및 Netezza 고객은 분석 및 AI 자산에 대한 통합 보기를 얻을 수 있습니다. 차세대 Db2 창고 SaaS 및 AWS 기반 Netezza SaaS Parquet 및 Iceberg 테이블 형식과 같은 개방형 형식을 완벽하게 지원하므로 중복이나 추가 ETL 없이 watsonx.data의 데이터를 원활하게 결합하고 공유할 수 있습니다. Watsonx.data를 통해 고객은 Db2 Warehouse 및 Netezza와 같은 데이터 웨어하우스를 강화하고 성능 및 비용에 맞게 워크로드를 최적화할 수 있습니다. 또한, watsonx.data는 다양한 소스의 새로운 데이터를 온프레미스 및 클라우드 저장소에 있는 기존 미션 크리티컬 데이터와 결합하여 새로운 통찰력을 제공하는 프로세스를 단순화합니다.
"기존 Netezza 워크로드를 기반으로… Watsonx가 어떻게 예측 분석을 추진하고 사기를 식별하며 마케팅을 최적화하는 데 도움을 줄 수 있을지 기대됩니다."
Bahaa' Awartany, Jordan Capital Bank 최고 데이터 책임자
우리는 주로 4가지 주요 사용 사례에서 고객이 watsonx.data를 채택하는 것을 확인하고 있습니다.
- 대규모 AI/ML: watsonx.data의 관리형 데이터를 사용하여 미션 크리티컬 워크로드에 대한 신뢰할 수 있는 AI/ML 모델을 구축, 훈련, 조정, 배포 및 모니터링하고 AI에 사용되는 데이터의 계보 및 재현성을 준수하도록 보장합니다.
- 실시간 분석 및 BI: 기존 소스의 데이터를 새로운 데이터와 결합하여 다양한 환경에서 데이터를 복제하고 이동하는 비용과 복잡성 없이 새롭고 더 빠른 통찰력을 얻을 수 있습니다.
- 데이터 엔지니어링 간소화: SQL, Python 또는 AI 주입 대화형 인터페이스를 사용하여 데이터 파이프라인을 줄이고, 데이터 변환을 단순화하고, 소비할 데이터를 강화하세요.
- 책임 있는 데이터 공유: 더 많은 사용자가 더 많은 데이터에 셀프 서비스 액세스를 지원하는 동시에 중앙 집중식 거버넌스 및 로컬 자동화 정책 시행을 통해 보안과 규정 준수를 보장합니다.
watsonx.data에는 어떤 기능이 포함되어 있나요?
개방형 데이터 레이크하우스 아키텍처에 대한 우리의 접근 방식은 IBM의 최고 기술과 최고의 오픈 소스를 결합합니다. watsonx.data의 기능은 다음과 같습니다.
- 멀티 클라우드, 하이브리드 클라우드 가용성: SaaS 및 자체 관리형 소프트웨어 배포 모델을 모두 지원하거나 두 가지를 조합하여 비용 최적화의 또 다른 차원을 제공합니다.
- 프레스토 엔진: 최신 성능 향상 기능을 통합합니다. 프레스토 악장 쿼리 엔진. Presto는 오픈 소스의 빠르고 안정적이며 확장성이 뛰어난 SQL 쿼리 엔진이며 Meta, Uber, Intel 등을 포함한 세계 최대 기업에서 기여하고 있습니다.
- 다중 엔진 통합: 분석 및 AI 사용 사례를 위해 다양한 워크로드 또는 데이터베이스와 데이터 레이크 리포지토리 전반에 걸쳐 여러 데이터 복사본을 보관할 필요가 없습니다. Presto, Apache Spark, Db2, Netezza 엔진은 공유 메타데이터 및 데이터 저장소와 완전히 통합되어 있으며 Iceberg 테이블 형식을 사용하여 여러 엔진에서 단일 데이터 사본에 액세스하고 쿼리합니다.
- 개방형 데이터 및 테이블 형식 지원: Parquet, Avro, Apache ORC 등 공급업체에 구애받지 않는 개방형 형식으로 방대한 양의 데이터를 저장하는 동시에 Apache Iceberg 테이블 형식을 활용하여 고성능 분석용으로 구축된 개방형 테이블 형식을 통해 대용량 데이터를 공유합니다.
- 기업 규정 준수 및 보안: 내장된 거버넌스, 자동화 및 엔터프라이즈 보안 기능을 통해 데이터를 보호하고 규정 준수를 관리하며 신뢰를 유지하고 Cloud Pak for Data 및 IBM Knowledge Catalog 통합을 통해 데이터 패브릭 아키텍처에 원활하게 통합됩니다.
- 사용하기 쉬운 통합 데이터 콘솔: 자신의 데이터를 가져와 데이터를 제어하세요. 몇 번의 클릭만으로 사용자는 기존 분석 환경에 연결하고 단일 진입점을 통해 통합된 메타데이터 및 스토리지를 갖춘 목적에 맞는 쿼리 엔진 배포를 시작할 수 있습니다. watsonx.data를 AWS S3 또는 IBM Cloud 객체 스토리지와 같은 다양한 객체 스토리지 및 MongoDB, MySQL, PostgreSQL 등과 같은 등록된 데이터베이스와 원활하게 연결합니다.
- IBM 에코시스템 통합: IBM 에코시스템과의 강력한 통합을 제공하여 사용자가 기존 IBM 투자의 이점을 원활하게 실현하고 IBM Db2 Warehouse, Netezza Performance Server, IBM zSystems 및 Cognos Analytics를 DataStage와 완벽하게 통합하여 제품 간의 데이터 및 정보 흐름을 간소화할 수 있습니다. IBM Knowledge Catalog, Databand.ai 및 Watson Studio 통합은 올해 후반에 출시될 예정입니다.
- 생성적 AI가 제공하는 통찰력: 올해 말, 사용자는 자연어를 사용하여 대화형 사용자 인터페이스에서 데이터를 탐색, 확대 및 강화할 수 있게 될 것입니다.
오늘 시작하는 방법
watsonx 평가판 경험을 통해 watsonx.ai 및 watsonx.data를 직접 테스트해 보세요.
AI 전문가와 상담하여 AI 및 데이터 워크플로 구축을 시작해 보세요.
기계 학습과 생성 AI 사용 사례를 모두 지원하는 새로운 AI 스튜디오인 watsonx.ai에서는 누구나 무료로 watsonx.ai를 활용할 수 있습니다. watsonx.ai 평가판 내에서는 사용자당 매월 25K 추론 토큰과 같은 기능에 액세스하여 Prompt Lab에서 다양한 샘플 프롬프트를 사용해 볼 수 있습니다.
무료 watsonx.data 평가판을 사용하면 watsonx.data 인스턴스를 테스트할 수 있는 무료 IBM Cloud 크레딧 1,500달러를 받을 수 있습니다. 다양한 엔진, 개방형 형식 지원, 내장된 거버넌스, 쿼리 등의 핵심 기능을 경험할 수 있습니다.
면책조항: IBM의 계획, 방향 및 의도에 관한 진술은 IBM의 단독 재량에 따라 사전 통지 없이 변경되거나 철회될 수 있습니다. 잠재적인 미래 제품에 관한 정보는 당사의 일반적인 제품 방향을 설명하기 위한 것이며 구매 결정을 내릴 때 이에 의존해서는 안 됩니다. 잠재적인 미래 제품과 관련하여 언급된 정보는 자료, 코드 또는 기능을 제공하겠다는 약속, 약속 또는 법적 의무가 아닙니다. 잠재적인 미래 제품에 대한 정보는 어떠한 계약에도 포함될 수 없습니다. 당사 제품에 대해 설명된 향후 기능의 개발, 출시 및 시기는 당사의 단독 재량에 따라 결정됩니다.
1watsonx.data의 VPC 시간에 대해 표준화된 2023년 공개 정가를 여러 주요 클라우드 데이터 웨어하우스 공급업체와 비교할 때. 절감액은 구성, 워크로드 및 공급업체에 따라 달라질 수 있습니다.
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- 출처: https://www.ibm.com/blog/exploring-the-ai-and-data-capabilities-of-watsonx/
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