IBM heeft een lange geschiedenis van bijdragen aan en het gebruik van open source in zijn aanbiedingen. Deze traditie wordt voortgezet met Watson X, het nieuwe Enterprise-platform van IBM voor AI en data. Door open source te omarmen, profiteert Watson X van de beste AI, innovatie en modellen die beschikbaar zijn.

Het gebruik van open source in Watson X bestrijkt drie belangrijke aspecten: modeltraining en -validatie, modelafstemming en inferencing, en gegevensverzameling en -analyse.

Voor modeltraining en -validatie maakt Watson X gebruik van het open-source project Codeflare. Codeflare biedt gebruiksvriendelijke abstracties voor het schalen, in de wachtrij plaatsen en implementeren van machine learning-workloads, met integratie met Ray, Kubernetes en PyTorch.

PyTorch, het open-source machine learning-framework, wordt gebruikt om de modellen in Watson X weer te geven. PyTorch biedt sleutelkenmerken zoals tensor-ondersteuning, GPU-versnelling en gedistribueerde training, waardoor efficiënte verwerking van grote, complexe modellen mogelijk is.

Voor modelafstemming en inferencing gebruikt Watson X de open-source projecten KServe en Model Mesh. Deze technologieën maken efficiënte bediening van duizenden AI-modellen op het OpenShift-platform mogelijk. Daarnaast biedt het open-source project KKIT API's voor prompt-afstemming, waardoor de inferencing-mogelijkheden verder worden verbeterd.

Tenslotte maakt Watson X voor gegevensverzameling en -analyse gebruik van de open-source SQL-queryengine Presto. Presto's hoge prestaties, schaalbaarheid en mogelijkheid om gegevens te bevragen waar ze zich bevinden, maken het een waardevol onderdeel van het Watson X-data-ecosysteem.

Door open-source technologieën te omarmen, profiteert Watson X van de beste beschikbare AI, innovatie en modellen, waardoor gebruikers in staat worden gesteld intelligente toepassingen op schaal te bouwen en te implementeren.