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IBM lança primeiro kit inicial de pipeline de ponta a ponta de machine learning

Ferramenta foi projetada para quem busca integrar e executar tecnologias de IA e ML em ambientes de nuvem e é integrada ao IBM Cloud Native Toolkit

Rafael Romer

16/07/2021 às 9h30

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A IBM anunciou nesta quinta-feira (15) seu novo kit inicial de pipeline de machine learning de ponta a ponta para ajudar os desenvolvedores a construir aplicativos de machine learning e implementá-los de forma fácil e confiável em um ambiente nativo da nuvem. Os kits iniciais são parte do IBM Cloud-Native Toolkit, uma coleção de ativos de software livre que fornece um ambiente para o desenvolvimento de aplicativos nativos da nuvem para implementação no Red Hat OpenShift e Kubernetes.

“A integração de tecnologias de IA e machine learning com ambientes nativos da nuvem é um cenário cada vez mais comum, impulsionado pelo uso de microsserviços e pela necessidade de escalonar rapidamente. Os desenvolvedores enfrentam o desafio não apenas de criar aplicativos de machine learning, mas também de garantir que funcionem bem na produção em ambientes de nuvem híbrida e nativos da nuvem”, escreveram Saishruthi Swaminathan, Carlos Santana e Sepideh Seifzadeh, membros da equipe do IBM Center for Open-Source Data & AI Technologies, em comunicado.

Segundo a equipe da IBM, esses kits iniciais oferecem um ponto de partida para operacionalizar e industrializar aplicativos alimentados por inteligência artificial (IA) e torná-los prontos para produção, usando código aberto e tecnologias Red Hat OpenShift. Além disso, o kit inicial acelera o desenvolvimento, implantação e inovação com um conjunto de abordagens/ferramentas opinativas, escreveram eles.

No ano passado, a equipe lançou o kit de ferramentas Elyra AI e disse que o último lançamento é um kit inicial de pipeline de ponta a ponta com machine learning dentro do Cloud-Native Toolkit.

"Usando recursos críticos de nuvem híbrida, incluindo código aberto e Red Hat OpenShift, os desenvolvedores podem usar o novo kit de ferramentas como um ponto de partida para fazer a transição de seus aplicativos baseados em ML e AI de notebooks Jupyter para ambientes de produção", escreveu a equipe da IBM.

A solução fornece um conjunto de abordagens e ferramentas opinativas que otimizam o valor do negócio durante o processo, ajudando desenvolvedores e cientistas de dados a acelerar e a implantação de projetos. O kit também ajudaria os desenvolvedores a economizar tempo, evitando que fiquem "atolados" por diferentes componentes e tarefas que se juntam durante a transição para ambientes em nuvem, eles disseram.

A IBM disse que cientistas e desenvolvedores de dados agora podem usar o kit de ferramentas para: criar seu modelo como um microsserviço usando MAX Framework e MAX Skeleton; e criar e implantar no RedHat OpenShift com suporte de integração contínua (usando Jenkins & Tekton CI) e entrega contínua (usando Argo CD), análise de código (usando SonarQube), registro (usando logDNA / sysdig), suporte de API (usando suporte) e verificações de saúde.

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