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KI-Portal : IBM WhatsonX
Funktionen und Eigenschaften von IBM WhatsonX :
Überblick & Architektur
watsonx ist ein Portfolio von KI-Produkten und -Diensten, das Unternehmen hilft, generative KI in Kernprozesse zu integrieren, KI-Anwendungen zu bauen und zu steuern.
Es besteht aus mehreren integrierten Modulen / Teilbereichen, typischerweise: watsonx.ai, watsonx.data und watsonx.governance.
Die Plattform ist modular, unterstützt Hybrid- und Multi-Cloud-Szenarien und erlaubt die Kombination eigener, Open-Source- oder IBM-eigener Modelle.
Kernmodule & Funktionen
I. watsonx.ai
Dieses Modul bietet Tools und Infrastruktur, um KI-Modelle (traditionelle ML und generative KI) zu entwickeln, zu trainieren, anzupassen und einzusetzen.
Hauptfunktionen:
Foundation Models (Grossmodelle) Man kann IBM-Modelle, Open-Source-Modelle (z. B. aus Hugging Face) oder eigene Modelle nutzen und diese in watsonx deployen.
Feintuning & Anpassung Modelle lassen sich auf eigene Daten anpassen (Tuning, Prompt-Tuning) für spezifische Domänen oder Aufgaben.
Entwicklung & Workflows Unterstützung von generativer KI (Promptentwicklung, RAG – Retrieval Augmented Generation), Agenten-Workflows, APIs, SDKs (Python, Node.js), visuelle Tools.
Automatisierung des Modelllebenszyklus (MLOps) Training, Validierung, Deployment, Monitoring können überwacht und automatisiert werden.
Ressourcen & Abrechnung Nutzung von Compute und Inferenzressourcen wird gemessen (Stunden, Tokenverbrauch etc.). Je nach Deployment (Cloud vs. On-Premise) variiert die Verwaltung.
II. watsonx.data
Dieses Modul ist auf Dateninfrastruktur, Datenmanagement und Zugriff ausgelegt.
Zentralisierung und Vereinheitlichung von strukturierten und unstrukturierten Daten.
Unterstützung von „Data Lakehouse“-Architekturen zur Speicherung und Abfrage grosser Datenmengen.
Tools zur Datenvorbereitung (z. B. Transformation, Visualisierung) für KI-Anwendungen.
III. watsonx.governance
Dieses Modul adressiert Governance, Compliance, Transparenz und Kontrolle über KI-Modelle und deren Outputs.
Modellüberwachung & Evaluierung überwachung der Modellausgaben, Erklärbarkeit von Vorhersagen, Analyse von Modellverhalten.
Dokumentation & Lebenszyklus-Tracking Erfassung von Metadaten, Versionierung, Nachverfolgbarkeit von Modellparametern und Änderungen.
Risikomanagement & Compliance Steuerung von AI-Risiken, Richtlinien, Workflows zur Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und unternehmensinterner Standards.
Integration von IBM-Technologien wie Watson OpenScale und OpenPages zur Modellrisikoüberwachung und Governance.
Weitere wichtige Eigenschaften
Kollaborative Arbeitsumgebungen / Workspaces Teams können in Projekten zusammenarbeiten, Assets teilen, Zugriffsrechte steuern.
Verbindungen / Konnektoren Integration zu externen Datenquellen via Connectors, Import & Export, geteilte Verbindungsdetails.
Skalierbarkeit & Flexibilität Deployment in der Cloud oder On-Premise (OpenShift etc.), hybride Umgebungen.
Offenheit & Kompatibilität Unterstützung von Open-Source-Frameworks, Import eigener Modelle, Auswahl zwischen verschiedenen KI-Modellen.
Sicherheit & Datenschutz Zugriffssteuerung, Audit-Logs, Verschlüsselung, Isolation zur Wahrung von Unternehmensdaten.
Beispiele
Links
[2] ibm.com - “Exploring the AI and data capabilities of watsonx - IBM”
[3] ibm.com - “Overview of the watsonx experience - IBM”
[4] dataplatform.cloud.ibm.com - “Overview of IBM watsonx as a Service — Docs | IBM watsonx”
[5] ibm.com - “IBM watsonx.ai”
[6] ibm.com - “IBM watsonx.governance”
[7] ibm.com - “Feature differences between IBM watsonx deployments”
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