JFrog Ltd, компания за течен софтуер, направи голям скок в управлението на моделите за машинно самообучаване, обявявайки своята интеграция с Amazon SageMaker. Това превъзхождащо сътрудничество ще дава възможност на компаниите да създават, обучават и внедряват своите модели за машинно самообучаване безупречно.
Основната точка на тази интеграция е решението за управление на ML моделите на JFrog, което вече разполага с нови възможности за версиониране. Като допълнение към разработката на модели с флоуоркове за DevSecOps, JFrog въвежда по-високо ниво на прозрачност. Разработчици, екипи за DevOps и учени от данни могат да уверят, че се използва правилната и сигурна версия на модела, така че да се постигне оптимална производителност и да се намалят рисковете.
Една от ключовите черти на интеграцията на JFrog с Amazon SageMaker е консолидацията на всички артефакти, използвани в разработката на ML и приложенията за наука за данни, в JFrog Artifactory. Това гарантира, че всички компоненти са сигурно запазени на едно място и са лесно достъпни за клиентите и потребителите на JFrog.
Кели Хартман, SVP на Глобални Канали и Партньорства в JFrog, подчерта значимостта на това сътрудничество, като казва: „Комбинацията от Artifactory и Amazon SageMaker създава един източник на правда, който въвежда най-добрите практики на DevSecOps в развитието на ML модели в облака – предоставяйки гъвкавост, бързина, сигурност и спокойствие – проникването в нови граници на MLSecOps.“
За да обучи организациите на най-добрите практики за интегриране на използването и развитието на модели в сигурни процеси за доставка на софтуер, JFrog ще проведе образователен уебинар на 31 януари. Това ще бъде отлична възможност за компаниите да получат информация и да се научат от експерти от индустрията.
Освен гарантирането на достъпност и проследяваемост, интеграцията на JFrog с Amazon SageMaker приближава машинното самообучаване до процесите на разработка на софтуер и производственото работно поточност. Тя не само защитава моделите от изтриване или модификация, но също позволява сигурната и съвместима разработка, обучение и внедряване на ML моделите. Интеграцията дори предоставя възможност за сканиране на лицензите за ML, за да се осигури спазването на политиките на компанията и правните изисквания.
Като се присъедини към Amazon SageMaker, JFrog революционира управлението на моделите за машинно самообучение и предлага на организациите небивала комбинация от ефективност, сигурност и гъвкавост. Това партньорство открива нова ера в развитието на ML и движи индустрията напред в неизведани територии.
Ключови термини:
– Модел за машинно самообучение: Математически модел, обучен на данни, който прави прогнози или решения, без да се програмира явно.
– DevSecOps: Сътруднически подход, който интегрира екипи за разработка, сигурност и операции, за да се осигури сигурна и ефективна доставка на софтуер.
– Лицензи за ML: Лицензи, които уреждат използването и разпространението на модели за машинно самообучение.
Свързани връзки:
– Официален уебсайт на JFrog
– Официален уебсайт на Amazon SageMaker
The source of the article is from the blog macholevante.com