JFrog Ltd，一家液体软件公司，通过宣布与Amazon SageMaker的整合，推进了机器学习模型管理的重大进展。这一开创性的合作将使公司能够轻松构建、训练和部署他们的机器学习模型。
此次整合的重点是JFrog的ML模型管理解决方案，现在具备了全新的版本控制能力。通过将模型开发与DevSecOps工作流相结合，JFrog引入了更高的透明度。开发人员、DevOps团队和数据科学家现在可以确保使用正确和安全的模型版本，从而优化性能并降低风险。
JFrog与Amazon SageMaker整合的关键特性之一是将ML开发和数据科学应用中使用的所有构件集中在JFrog Artifactory中。这确保所有组件都安全地保存在一个位置，JFrog的客户和用户可以轻松访问。
JFrog的全球渠道和联盟高级副总裁Kelly Hartman强调了这次合作的重要性，他说：“Artifactory和Amazon SageMaker的结合创造了一个真实的单一来源，将DevSecOps最佳实践引入云中的ML模型开发，提供了灵活性、速度、安全性和放心感，开启了MLSecOps的新领域。”
为了教育组织如何将模型使用和开发与安全软件供应链流程整合的最佳实践，JFrog将于1月31日举办一场教育性网络研讨会。这将是公司获取见解并从行业专家学习的绝佳机会。
除了确保可访问性和可追溯性，JFrog与Amazon SageMaker的整合还将机器学习与软件开发和生产工作流程更加紧密地结合起来。它不仅保护模型免受删除或修改的影响，还允许安全合规地开发、训练和部署ML模型。整合甚至提供了扫描ML许可证的能力，以确保符合公司政策和法规要求。
通过与Amazon SageMaker合作，JFrog正在革新机器学习模型管理，为组织提供了卓越的效率、安全性和灵活性的组合。此次合作为ML发展开启了一个新时代，推动整个行业进入未知领域。
JFrog与Amazon SageMaker的整合
JFrog Ltd，一家液体软件公司，宣布与Amazon Web Services提供的机器学习服务Amazon SageMaker进行整合。此次合作旨在增强公司的机器学习模型管理，使其能够轻松构建、训练和部署模型。
ML模型管理解决方案和版本控制
此次整合的主要特点之一是JFrog的ML模型管理解决方案，现在具备全新的版本控制能力。这使开发人员、DevOps团队和数据科学家能够确保使用正确和安全的模型版本，优化性能并降低风险。通过与DevSecOps工作流程整合，JFrog将更高的透明度引入到模型开发过程中。
在JFrog Artifactory中的集中管理
JFrog与Amazon SageMaker的整合将所有在ML开发和数据科学应用中使用的构件集中在JFrog Artifactory中。这确保所有组件都安全地保存在一个位置，JFrog的客户和用户可以轻松访问。
网络研讨会和教育
为了教育组织将模型使用和开发与安全软件供应链流程整合的最佳实践，JFrog将于1月31日举办一场教育性网络研讨会。这次网络研讨会将提供来自行业专家的宝贵见解和学习机会。
可访问性、可追溯性和合规性
JFrog与Amazon SageMaker的整合不仅确保了ML模型的可访问性和可追溯性，还将机器学习与软件开发和生产工作流程更加紧密地结合在一起。它保护模型免受删除或修改的影响，并实现了安全合规的ML模型开发、训练和部署。整合还能够扫描ML许可证，确保符合公司政策和法规要求。
革新机器学习模型管理
通过与Amazon SageMaker合作，JFrog旨在革新机器学习模型管理，为组织提供高效、安全和灵活的卓越组合。这次合作为ML发展开启了一个新时代，推动整个行业进入未知领域。
重要术语：
– 机器学习模型：通过对数据进行训练而产生预测或决策的数学模型。
– DevSecOps：一种协作方法，将开发、安全和运维团队整合在一起，确保安全高效的软件交付。
– ML许可证：用于管理机器学习模型使用和分发的许可证。
相关链接：
– JFrog官方网站
– Amazon SageMaker官方网站
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