IBM 有悠久的历史,一直在其产品中贡献和利用开源。这一传统在 Watson X 中延续,Watson X 是 IBM 新的企业级 AI 和数据平台。通过拥抱开源,Watson X 可以利用最佳的 AI、创新和模型。

Watson X 在三个关键方面使用了开源:模型训练和验证、模型调优和推理、以及数据收集和分析。

对于模型训练和验证,Watson X 利用了开源项目 Codeflare。Codeflare 提供了用户友好的抽象,用于扩展、排队和部署机器学习工作负载,并与 Ray、Kubernetes 和 PyTorch 集成。

PyTorch,这个开源的机器学习框架,被用来表示 Watson X 中的模型。PyTorch 提供了诸如张量支持、GPU 加速和分布式训练等关键功能,可以有效处理大型复杂模型。

对于模型调优和推理,Watson X 利用了开源项目 KServe 和 Model Mesh。这些技术允许在 OpenShift 平台上高效地服务数千个 AI 模型。此外,开源项目 KKIT 提供了提示调优的 API,进一步增强了推理功能。

最后,对于数据收集和分析,Watson X 利用了开源 SQL 查询引擎 Presto。Presto 的高性能、可扩展性以及在数据所在位置进行查询的能力,使其成为 Watson X 数据生态系统的有价值组件。

通过拥抱开源技术,Watson X 可以利用最佳的 AI、创新和模型,使用户能够构建和部署大规模的智能应用程序。