JFrog si allea con Amazon SageMaker per rivoluzionare la gestione dei modelli di apprendimento automatico
JFrog Ltd, una società di software liquido, ha compiuto un grande passo avanti nella gestione dei modelli di apprendimento automatico annunciando la sua integrazione con Amazon SageMaker. Questa partnership innovativa permetterà alle aziende di costruire, addestrare e implementare in modo trasparente i loro modelli di apprendimento automatico.
Il punto focale di questa integrazione è la soluzione JFrog ML Model Management, che ora dispone di nuove funzionalità di versionamento. Grazie all’integrazione di sviluppo del modello con i flussi di lavoro di DevSecOps, JFrog ha introdotto un livello superiore di trasparenza. Sviluppatori, team di DevOps e scienziati dei dati possono ora garantire che venga utilizzata la versione corretta e sicura di un modello, ottimizzando così le prestazioni e mitigando i rischi.
Una delle caratteristiche fondamentali dell’integrazione di JFrog con Amazon SageMaker è la consolidazione di tutti gli artefatti utilizzati nello sviluppo di ML e nelle applicazioni di scienza dei dati in JFrog Artifactory. Ciò garantisce che tutti i componenti siano salvati in modo sicuro in un’unica posizione, facilmente accessibile ai clienti e agli utenti di JFrog.
Kelly Hartman, SVP dei Canali Globali e delle Alleanze presso JFrog, ha sottolineato l’importanza di questa collaborazione, affermando: “La combinazione di Artifactory e Amazon SageMaker crea una fonte unica di verità che inculca le migliori pratiche di DevSecOps nello sviluppo di modelli di apprendimento automatico nel cloud, offrendo flessibilità, velocità, sicurezza e tranquillità, aprendo una nuova frontiera di MLSecOps”.
Per educare le organizzazioni sulle migliori pratiche per integrare l’uso e lo sviluppo di modelli nei processi sicuri di approvvigionamento software, JFrog organizzerà un webinar educativo il 31 gennaio. Questa sarà un’ottima opportunità per le aziende per acquisire conoscenze e imparare dagli esperti del settore.
Oltre a garantire accessibilità e tracciabilità, l’integrazione di JFrog con Amazon SageMaker avvicina l’apprendimento automatico ai flussi di sviluppo e produzione del software. Non solo protegge i modelli da cancellazioni o modifiche, ma consente anche lo sviluppo, l’addestramento e l’implementazione sicura e conforme di modelli di apprendimento automatico. L’integrazione offre anche la possibilità di analizzare le licenze di ML, garantendo il rispetto delle politiche aziendali e dei requisiti normativi.
Unendo le forze con Amazon SageMaker, JFrog sta rivoluzionando la gestione dei modelli di apprendimento automatico, offrendo alle organizzazioni una combinazione senza paragoni di efficienza, sicurezza e flessibilità. Questa partnership apre la strada a una nuova era nello sviluppo di ML, spingendo il settore avanti verso territori inesplorati.
Integrazione di JFrog con Amazon SageMaker
JFrog Ltd, una società di software liquido, ha annunciato la sua integrazione con Amazon SageMaker, un servizio di apprendimento automatico fornito da Amazon Web Services. Questa collaborazione mira a migliorare la gestione dei modelli di apprendimento automatico per le aziende, consentendo loro di costruire, addestrare e implementare i loro modelli in modo trasparente.
Soluzione di Gestione dei Modelli ML e Versioning
Una delle principali caratteristiche di questa integrazione è la soluzione JFrog ML Model Management, che ora include nuove funzionalità di versioning. Ciò consente agli sviluppatori, ai team di DevOps e agli scienziati dei dati di garantire che venga utilizzata la versione corretta e sicura di un modello, ottimizzando le prestazioni e riducendo i rischi. Integrando con i flussi di lavoro di DevSecOps, JFrog introduce un livello superiore di trasparenza nel processo di sviluppo del modello.
Consolidazione in JFrog Artifactory
L’integrazione di JFrog con Amazon SageMaker consolida tutti gli artefatti utilizzati nello sviluppo di ML e nelle applicazioni di scienza dei dati in JFrog Artifactory. Questo garantisce che tutti i componenti siano salvati in modo sicuro in un’unica posizione, facilmente accessibile ai clienti e agli utenti di JFrog.
Webinar e Formazione
Per educare le organizzazioni sulle migliori pratiche per integrare l’uso e lo sviluppo di modelli nei processi sicuri di approvvigionamento software, JFrog organizzerà un webinar educativo il 31 gennaio. Questo webinar fornirà preziose informazioni e opportunità di apprendimento da esperti del settore.
Accessibilità, Tracciabilità e Conformità
L’integrazione di JFrog con Amazon SageMaker non solo assicura l’accessibilità e la tracciabilità dei modelli di apprendimento automatico, ma avvicina l’apprendimento automatico ai flussi di sviluppo e produzione del software. Protegge i modelli da cancellazioni o modifiche e consente lo sviluppo, l’addestramento e l’implementazione sicura e conforme di modelli di apprendimento automatico. L’integrazione consente anche di eseguire la scansione delle licenze di ML per garantire il rispetto delle politiche aziendali e dei requisiti normativi.
Rivoluzione nella Gestione dei Modelli di Apprendimento Automatico
Unendo le forze con Amazon SageMaker, JFrog mira a rivoluzionare la gestione dei modelli di apprendimento automatico, offrendo alle organizzazioni una potente combinazione di efficienza, sicurezza e flessibilità. Questa integrazione apre la strada a una nuova era nello sviluppo di ML, spingendo il settore avanti verso territori inesplorati.
Terminologia chiave:
– Modello di apprendimento automatico: Un modello matematico addestrato su dati per effettuare previsioni o decisioni senza essere programmato esplicitamente.
– DevSecOps: Un approccio collaborativo che integra i team di sviluppo, sicurezza e operazioni per garantire la consegna sicura ed efficiente del software.
– Licenze di ML: Licenze che regolano l’uso e la distribuzione dei modelli di apprendimento automatico.
Link correlati:
– Sito web ufficiale di JFrog
– Sito web ufficiale di Amazon SageMaker
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