Implementação bem-sucedida de inteligência artificial (IA) depende de uma estratégia de IA que leve em conta as seguintes considerações:
- Aberto: É baseado nas melhores tecnologias abertas disponíveis
- Recursos: É responsável e governado
- Visadas: Ele foi projetado para empresas e direcionado a domínios de negócios
- Fortalecendo seus: foi projetado para criadores de valor, não apenas para usuários
Projetado com esses elementos em mente, watsonx é uma nova plataforma de IA e dados que capacita as empresas a dimensionar e acelerar o impacto da IA em todos os negócios, aproveitando os dados onde quer que estejam. Os produtos de software IBM estão incorporando recursos watsonx em trabalho digital, automação de TI, segurança, sustentabilidade e modernização de aplicativos para ajudar a desbloquear novos níveis de valor de negócios para os clientes.
A plataforma watsonx tem três componentes: watsonx.ai (já disponível), watsonx.data (já disponível) e watsonx.governance (disponibilidade prevista para novembro). Neste blog, irei cobrir:
- O que é watsonx.ai?
- Quais recursos estão incluídos no watsonx.ai?
- O que é watsonx.data?
- Quais recursos estão incluídos no watsonx.data?
- Como você pode começar hoje?
O que é watsonx.ai?
IBM watsonx.ai é nosso estúdio de próxima geração pronto para empresas para construtores de IA, reunindo soluções tradicionais aprendizado de máquina (ML) e novo IA generativa capacidades alimentadas por modelos de fundação. Com watsonx.ai, as empresas podem treinar, validar, ajustar e implantar modelos de IA de maneira eficaz, com confiança e em escala em toda a empresa.
Ao oferecer suporte a estruturas e ferramentas de código aberto para recursos de ciência de dados visuais, automatizados e baseados em código — tudo em um ambiente de estúdio seguro e confiável — já estamos vendo o entusiasmo de empresas prontas para usar modelos básicos e aprendizado de máquina para realizar tarefas importantes .
“O lançamento do watsonx pela IBM foi um despertar e nos inspirou a oferecer inovações sem precedentes para nossos clientes.”
Sean Im, CEO, Samsung SDS América
“No campo da IA generativa e dos modelos básicos, o watsonx é uma plataforma que nos permitirá atender às necessidades dos nossos clientes em termos de otimização e segurança, ao mesmo tempo que lhes permitirá beneficiar do dinamismo e das inovações da comunidade de código aberto.”
Romain Gaborit, CTO, Eviden, uma empresa ATOS
“Estamos analisando o uso potencial de grandes modelos de linguagem. Existem enormes possibilidades, incluindo conectar seus controles às suas políticas internas.”
Marc Sabino Chefe de Inovação, MD Auditoria Interna do Citi
Quais recursos estão incluídos no watsonx.ai?
Para ajudar nossos clientes a aproveitar as vantagens da IA, construímos uma família de modelos básicos de diferentes tamanhos e arquiteturas, e modelos de IA generativos de código aberto cuidadosamente selecionados. Cada modelo básico treinado pela IBM reúne inovações de ponta da IBM Research e da comunidade de pesquisa aberta. Esses modelos foram treinados em conjuntos de dados selecionados pela IBM que foram explorados para remover textos ofensivos, abusivos e profanos (HAP).
Com múltiplas famílias planejadas, o primeiro lançamento é a família de modelos Slate, que representa uma arquitetura somente de codificador. Esses modelos de arquitetura somente codificador são rápidos e eficazes para muitas tarefas empresariais de PNL, como classificar feedback de clientes e extrair informações de documentos grandes. Embora exijam dados rotulados específicos de tarefas para ajuste fino, eles também oferecem aos clientes a melhor compensação de desempenho de custo para casos de uso não geradores. Esses modelos Slate são ajustados por meio de notebooks e APIs Jupyter.
Para preencher a lacuna de ajuste, watsonx.ai oferece um Prompt Lab, onde os usuários podem interagir com diferentes prompts usando engenharia de prompt em modelos de IA generativos para prompts de disparo zero e de poucos disparos. Isso permite que os usuários realizem diferentes tarefas funcionais de Processamento de Linguagem Natural (PNL) e aproveitem os modelos básicos de código aberto pré-treinados da IBM. Modelos de linguagem grande codificador-decodificador e somente decodificador estão disponíveis no Prompt Lab hoje.
Os recursos do Prompt Lab incluem:
- Resumir: Transforme textos com conteúdo específico do domínio em visões gerais personalizadas e capture pontos-chave (por exemplo, resumos de conversas de vendas, cobertura de seguros, transcrições de reuniões, informações de contratos)
- Gerar: Gere conteúdo de texto para uma finalidade específica, como campanhas de marketing, descrições de cargos, blogs ou artigos e suporte para redação de e-mails.
- Extrato: Analise o conteúdo de texto não estruturado existente para obter insights em áreas de domínio especializadas, como aceleração de auditoria, extração de fatos SEC 10K e resultados de pesquisas de usuários.
- Classificar: Leia e classifique informações escritas com apenas zero exemplos, como classificação de reclamações de clientes, classificação de ameaças e vulnerabilidades, análise de sentimento e segmentação de clientes.
- Perguntas e Respostas: com base em um conjunto de documentos ou conteúdo dinâmico, crie um recurso de resposta a perguntas com base no conteúdo específico do produto, como criar um recurso de perguntas e respostas a partir de uma ampla base de conhecimento para fornecer assistência de atendimento ao cliente.
Nosso ponto de vista é que um modelo de base única não será a melhor opção para a ampla variedade de casos de uso corporativo. É por isso que estamos lançando inicialmente cinco modelos de código aberto como parte do Prompt Lab proveniente do Hugging Face, que também pode ser de autoria de terceiros.
Os modelos lançados no Prompt Lab incluem:
- mpt-instruct2 (7b – apenas decodificador) — Suporta perguntas e respostas e tarefas de geração
- flan-t5-xxl (11b – codificador/decodificador) — Suporta tarefas de perguntas e respostas, geração, resumo e classificação
- mt0-xxl (13b – codificador/decodificador) — Suporta tarefas de perguntas e respostas, geração, extração, resumo e classificação
- flan-ul2 (20b – codificador/decodificador) — suporta tarefas de perguntas e respostas, gerar, extrair, resumir e classificar
- gpt-neox (20b – apenas decodificador) — Suporta perguntas e respostas e tarefas de geração
As versões subsequentes do watsonx.ai incluirão recursos para ajuste imediato e ajuste fino de modelos como parte de nosso Tuning Studio, bem como acesso a uma maior variedade de modelos básicos proprietários treinados pela IBM para especialização eficiente de domínio e tarefa.
Dentro do watsonx.ai, os usuários podem aproveitar as vantagens de estruturas de código aberto como PyTorch, TensorFlow e scikit-learn junto com todo o kit de ferramentas de aprendizado de máquina e ciência de dados da IBM e suas ferramentas de ecossistema para recursos de ciência de dados visuais e baseados em código. Cientistas de dados, engenheiros de dados e desenvolvedores podem trabalhar com notebooks Jupyter e CLIs em linguagens de programação com as quais estão familiarizados, como Python e R, para implantar o modelo de aprendizado de máquina pré-treinado para vários casos de uso de processamento de linguagem natural (PNL), incluindo análise de reclamações usando classificação de tom ou emoção, extração de entidades em reclamações financeiras e análise de modelo de sentimento.
Recursos adicionais do nosso kit de ferramentas de ML e ciência de dados incluem:
- Pipelines MLOps: Oferece um estúdio colaborativo para cientistas de dados criarem, treinarem e implantarem modelos de aprendizado de máquina com recursos avançados, como aprendizado de máquina automatizado e monitoramento de modelo. Permite que os usuários gerenciem seus modelos durante todo o ciclo de vida de desenvolvimento e implantação.
- Otimização de decisão: Fornece mecanismos de solução líderes do setor para programação matemática e programação de restrições para resolver seus casos de uso de otimização com opções de interfaces de programação visual ou de notebook.
- Modelagem visual: Oferece fluxos de trabalho fáceis de usar para cientistas de dados criarem preparação de dados e pipelines de aprendizado de máquina preditivo que incluem análise de texto, visualizações e uma variedade de métodos de modelagem.
- Desenvolvimento automatizado: Automatiza a preparação de dados, o desenvolvimento de modelos, a engenharia de recursos e a otimização de hiperparâmetros usando AutoAI.
O que é watsonx.data?
IBM watsonx.data é um armazenamento de dados adequado à finalidade construído em um arquitetura de lago aberto. É apoiado por consulta, governança e formatos de dados abertos para acessar e compartilhar dados na nuvem híbrida. Através da otimização da carga de trabalho em vários mecanismos de consulta e níveis de armazenamento, as organizações podem reduzir os custos de data warehouse em até 50%.1 Watsonx.data oferece governança e automação integradas para obter insights confiáveis em minutos e integrações com bancos de dados e ferramentas existentes para simplificar a configuração e a experiência do usuário. Ainda este ano, aproveitará os modelos básicos watsonx.ai para ajudar os usuários a descobrir, aumentar e enriquecer dados com linguagem natural.
Seja otimizando cargas de trabalho de data warehouse com suporte multimecanismo ou modernizando data lakes com alto desempenho, governança e segurança, já estamos vendo entusiasmo por parte dos clientes que usam o watsonx.data como uma nova base de dados para acelerar suas iniciativas de IA e análise.
AMC Networks está entusiasmada com a oportunidade de capitalizar o valor de todos os seus dados para melhorar as experiências dos telespectadores.
“Watsonx.data pode nos permitir acessar e analisar facilmente nossos dados expansivos e distribuídos para ajudar a extrair insights acionáveis.”
Vitaly Tsivin, vice-presidente executivo de inteligência de negócios da AMC Networks.
STL Digital (STLD), parceiro estratégico de TI do grupo Vedanta, uma empresa global de recursos naturais, vê o potencial do watsonx na condução da transformação digital da organização:
“O poder dos modelos watsonx.ai, combinado com a capacidade de aproveitar dados governados em watsonx.data, permite que nossas equipes construam, treinem, ajustem e implantem modelos personalizados em escala.”
Raman Venkatraman, CEO da STL Digital
Watsonx.data é verdadeiramente aberto e interoperável. Ele usa não apenas tecnologias de código aberto, mas também tecnologias com governança aberta e comunidades amplas e diversas de usuários e colaboradores, como Apache Iceberg e Presto, hospedado pela Linux Foundation. Watsonx.data também foi projetado para usar aceleradores integrados da Intel nos novos processadores escaláveis Xeon de 4ª geração da Intel e usa vários mecanismos de consulta de código aberto, como Presto e Spark. Isso fornece uma ampla cobertura de carga de trabalho, desde exploração e transformação de dados até análises, treinamento e ajuste de modelos de BI e IA.
“Esperamos fazer parceria com a IBM para otimizar a pilha watsonx.data e contribuir para a comunidade de código aberto.”
Das Kamhout, vice-presidente e engenheiro principal sênior do grupo de soluções corporativas e de nuvem da Intel
Watsonx.data oferece suporte às necessidades crescentes de nossos clientes em relação a implementações de nuvem híbrida e está disponível no local e em vários provedores de nuvem, incluindo IBM Cloud e Amazon Web Services (AWS). As integrações entre watsonx.data e soluções AWS incluem Amazon S3, EMR Spark e, ainda este ano, AWS Glue, além de muitas outras que estão por vir.
“Disponibilizar watsonx.data como serviço no AWS Marketplace atende às crescentes necessidades de nossos clientes em relação à nuvem híbrida.”
Soo Lee, diretor mundial de alianças estratégicas da AWS
A integração com watsonx.data também permite que os clientes existentes do IBM Db2 Warehouse e Netezza obtenham uma visão unificada de suas análises e patrimônio de IA. A próxima geração de Db2 Armazém SaaS e Netezza SaaS na AWS oferece suporte total a formatos abertos, como o formato de tabela Parquet e Iceberg, permitindo a combinação e o compartilhamento perfeitos de dados em watsonx.data sem a necessidade de duplicação ou ETL adicional. O Watsonx.data permite que os clientes aumentem data warehouses como Db2 Warehouse e Netezza e otimizem cargas de trabalho em termos de desempenho e custo. Além disso, watsonx.data simplifica o processo de combinação de novos dados de várias fontes com dados de missão crítica existentes residentes em repositórios locais e na nuvem para gerar novos insights.
“Com base em nossas cargas de trabalho Netezza já existentes… estamos entusiasmados em ver como o watsonx pode nos ajudar a conduzir análises preditivas, identificar fraudes e otimizar nosso marketing.”
Bahaa' Awartany, Diretor de Dados, Capital Bank of Jordan
Estamos vendo principalmente a adoção do watsonx.data pelos clientes em quatro casos de uso principais:
- IA/ML em escala: Crie, treine, ajuste, implante e monitore modelos confiáveis de IA/ML para cargas de trabalho de missão crítica com dados governados em watsonx.data e garanta a conformidade com a linhagem e a reprodutibilidade dos dados usados para IA.
- Análise e BI em tempo real: Combine dados de fontes existentes com novos dados para obter insights novos e mais rápidos, sem o custo e a complexidade de duplicar e mover dados entre diferentes ambientes.
- Simplifique a engenharia de dados: Reduza pipelines de dados, simplifique a transformação de dados e enriqueça dados para consumo usando SQL, Python ou uma interface de conversação com IA.
- Compartilhamento responsável de dados: Permita o acesso de autoatendimento para mais usuários a mais dados, garantindo segurança e conformidade por meio de governança centralizada e aplicação de políticas locais automatizadas.
Quais recursos estão incluídos no watsonx.data?
Nossa abordagem para uma arquitetura open data lakehouse combina o melhor da IBM com o melhor do código aberto. Os recursos do watsonx.data incluem:
- Disponibilidade de nuvem híbrida e multinuvem: Oferece suporte a modelos de implantação de software SaaS e autogerenciados, ou uma combinação de ambos, proporcionando outra dimensão de otimização de custos.
- Motor Presto: Incorpora os mais recentes aprimoramentos de desempenho ao Presto mecanismo de consulta. Presto é um mecanismo de consulta SQL de código aberto, rápido, confiável e altamente escalonável e conta com a contribuição de algumas das maiores empresas do mundo, incluindo Meta, Uber, Intel e muito mais.
- Integração multimotor: Elimine a necessidade de manter diversas cópias de dados para diversas cargas de trabalho ou entre bancos de dados e repositórios de data lake para análises e casos de uso de IA. Os mecanismos Presto, Apache Spark, Db2 e Netezza são totalmente integrados com metadados compartilhados e armazenamento de dados e funcionam no formato de tabela Iceberg para acessar e consultar uma única cópia de dados em vários mecanismos.
- Suporte para dados abertos e formato de tabela: Armazene grandes quantidades de dados em formatos abertos independentes de fornecedor, como Parquet, Avro e Apache ORC, enquanto aproveita o formato de tabela Apache Iceberg para compartilhar grandes volumes de dados por meio de um formato de tabela aberto criado para análises de alto desempenho.
- Conformidade e segurança empresarial: Proteja dados, gerencie a conformidade e mantenha a confiança com recursos integrados de governança, automação e segurança corporativa e ajuste-se perfeitamente a uma arquitetura de malha de dados com a integração do Cloud Pak for Data e do IBM Knowledge Catalog.
- Console de dados integrado e fácil de usar: Traga seus próprios dados e mantenha o controle deles. Com apenas alguns cliques, os usuários podem se conectar a ambientes analíticos existentes e começar a implantar mecanismos de consulta adequados à finalidade, com metadados e armazenamento integrados por meio de um único ponto de entrada. Conecte watsonx.data perfeitamente com vários armazenamentos de objetos, como AWS S3 ou armazenamento de objetos IBM Cloud e bancos de dados registrados, como MongoDB, MySQL, PostgreSQL e muito mais.
- Integrações do ecossistema IBM: Fornecendo integração robusta com o ecossistema da IBM para permitir que os usuários obtenham perfeitamente os benefícios dos investimentos existentes da IBM e simplifiquem o fluxo de dados e informações entre produtos com integração perfeita para IBM Db2 Warehouse, Netezza Performance Server, IBM zSystems e Cognos Analytics, com DataStage, Integrações IBM Knowledge Catalog, Databand.ai e Watson Studio serão lançadas ainda este ano.
- Insights alimentados por IA generativa: Ainda este ano, os usuários poderão usar linguagem natural para explorar, aumentar e enriquecer dados a partir de uma interface de usuário conversacional.
Como você pode começar hoje
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Com nossa avaliação gratuita do watsonx.data, você receberá US$ 1,500 em créditos gratuitos da IBM Cloud para testar uma instância do watsonx.data. Você poderá experimentar recursos essenciais, como nossos múltiplos mecanismos, suporte para formatos abertos, governança integrada e consultas.
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1Ao comparar os preços de tabela publicados em 2023, normalizados para horas de VPC de watsonx.data com vários fornecedores importantes de data warehouse em nuvem. A economia pode variar dependendo das configurações, das cargas de trabalho e do fornecedor.
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- Fonte: https://www.ibm.com/blog/exploring-the-ai-and-data-capabilities-of-watsonx/
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