什么是 IBM watsonx.ai？

IBM watsonx.ai 是一个为 AI 构建者设计的下一代企业工作室。它提供了一个全面的环境，用于训练、验证、调整和部署传统的机器学习模型以及由基础模型驱动的新型生成式 AI 功能。作为更广泛的 IBM watsonx 平台的一部分，它与数据存储和 AI 治理工具无缝集成，为构建企业级 AI 应用程序提供了统一的工作流程。该平台旨在加速整个 AI 生命周期，从数据准备到模型部署和监控，并特别强调信任、透明度和可扩展性。

主要特点

基础模型库： 访问一系列精选的、由 IBM 训练和开源的基础模型，用于广泛的自然语言和代码生成任务。
Prompt Lab： 一个直观的界面，用于试验、调整和设计基础模型的提示，以快速实现预期结果。
AutoAI： 自动化机器学习工作流程中的许多复杂任务，包括数据准备、模型开发、特征工程和超参数优化。
AI 治理： 集成了管理 AI 风险与合规性的功能，实现了模型的透明度、可解释性和生命周期跟踪，以建立信任。
Python SDK： 一个强大的软件开发工具包，允许数据科学家和开发人员以编程方式与平台交互、构建模型和创建由 AI 驱动的应用程序。
模型注册表： 一个中央存储库，用于存储、跟踪和管理您所有机器学习和基础模型的生命周期。

使用案例

客户服务自动化： 构建能够高精度理解和回应客户查询的复杂对话式 AI 代理和聊天机器人。
内容和代码生成： 自动化创建营销文案、商业报告、摘要，甚至生成代码片段以加速开发。
业务流程自动化： 通过自动化简历筛选、财务文件分析和供应链优化等任务，增强人力资源、财务和运营。
高级数据分析： 使用机器学习模型从复杂数据集中发现洞见，执行预测性分析并预测业务成果。
风险与合规监控： 部署 AI 模型以检测欺诈、识别安全威胁并确保符合法规要求。

入门指南

要开始使用 watsonx.ai，您可以使用其 Python SDK 与基础模型进行交互。首先，您需要从您的 IBM Cloud 帐户获取 API 密钥和项目 ID。

这是一个使用基础模型生成文本的“Hello World”风格的示例：

```python

首先安装 SDK：pip install ibm-watsonx-ai

from ibm_watsonx_ai.foundation_models import Model

配置您的凭证

credentials = { “url”: “https://us-south.ml.cloud.ibm.com”, # 或您所在区域的 URL “apikey”: “您的API密钥” }

定义模型参数

model_id = “google/flan-ul2” parameters = { “decoding_method”: “greedy”, “max_new_tokens”: 200, “repetition_penalty”: 1 }

实例化模型

model = Model( model_id=model_id, params=parameters, credentials=credentials, project_id=”您的项目ID” # 您的 watsonx.ai 项目 ID )

定义提示并生成响应

prompt_input = “用简单的术语解释什么是神经网络。” generated_response = model.generate(prompt=prompt_input)

打印生成的文本

print(generated_response[‘results’][0][‘generated_text’])

定价

IBM watsonx.ai 采用免费增值和按需付费的模式。它提供一个“Lite”计划，包含有限数量的免费资源单元，非常适合实验和小型项目。对于更大的需求，定价基于消耗量，以“资源单元小时”（RU-H）为单位进行计量。成本因使用的具体服务而异，例如模型训练、基础模型推理或运行 AutoAI 实验。

IBM watsonx.ai