JFrog Ltd, et Liquid Software-selskab, har taget et stort skridt fremad inden for styring af machine learning-modeller ved at annoncere integrationen med Amazon SageMaker. Dette banebrydende partnerskab vil give virksomheder mulighed for problemfrit at opbygge, træne og implementere deres machine learning-modeller.
Hovedfokuset for denne integration er JFrogs ML Model Management-løsning, der nu har nye versionsfunktioner. Ved at supplere modeludviklingen med DevSecOps-workflows har JFrog introduceret en højere grad af gennemsigtighed. Udviklere, DevOps-teams og dataloger kan nu sikre, at den korrekte og sikre version af en model anvendes, hvilket optimerer ydeevnen og mindsker risici.
En af de centrale funktioner ved JFrogs integration med Amazon SageMaker er konsolideringen af alle artefakter, der bruges i ML-udvikling og data science-applikationer, i JFrog Artifactory. Dette garanterer, at alle komponenter er sikkert gemt på ét sted og let tilgængelige for JFrogs kunder og brugere.
Kelly Hartman, SVP for Global Channels and Alliances hos JFrog, fremhævede betydningen af dette samarbejde og udtalte: “Kombinationen af Artifactory og Amazon SageMaker skaber en enkelt sandhed, der indoktrinerer DevSecOps bedste praksis til ML-modeludvikling i skyen – leverer fleksibilitet, hastighed, sikkerhed og tryghed – og bryder ind i en ny grænse for MLSecOps.”
For at uddanne organisationer om bedste praksis for integration af modelbrug og -udvikling i sikre softwareforsyningsprocesser vil JFrog afholde et uddannelseswebinar den 31. januar. Dette vil være en fremragende mulighed for virksomheder at få indsigt og lære af branchens eksperter.
Udover at sikre tilgængelighed og sporbarhed bringer JFrogs integration med Amazon SageMaker machine learning tættere på softwareudvikling og produktionsprocesser. Det beskytter ikke kun modeller mod sletning eller ændring, det muliggør også sikker og overholdelsesmæssig udvikling, træning og implementering af ML-modeller. Integrationen giver endda mulighed for at scanne ML-licenser for at sikre overholdelse af virksomhedens politikker og reguleringsmæssige krav.
Ved at slutte sig sammen med Amazon SageMaker revolutionerer JFrog styringen af machine learning-modeller og tilbyder organisationer en usammenlignelig kombination af effektivitet, sikkerhed og fleksibilitet. Dette partnerskab baner vejen for en ny æra inden for ML-udvikling og skubber industrien fremad i ukendte farvande.
JFrogs integration med Amazon SageMaker
JFrog Ltd, et Liquid Software-selskab, har annonceret sin integration med Amazon SageMaker, en machine learning-tjeneste leveret af Amazon Web Services (AWS). Dette partnerskab har til formål at forbedre styringen af machine learning-modeller for virksomheder og gøre det muligt for dem at opbygge, træne og implementere deres modeller problemfrit.
ML Model Management-løsning og versionsstyring
En af hovedfunktionerne i denne integration er JFrogs ML Model Management-løsning, der nu inkluderer nye versionsfunktioner. Dette gør det muligt for udviklere, DevOps-teams og dataloger at sikre, at den korrekte og sikre version af en model anvendes, hvilket optimerer ydeevnen og reducerer risici. Ved at integrere med DevSecOps-workflows introducerer JFrog en højere grad af gennemsigtighed i modeludviklingsprocessen.
Konsolidering i JFrog Artifactory
JFrogs integration med Amazon SageMaker samler alle artefakter, der bruges i ML-udvikling og data science-applikationer, i JFrog Artifactory. Dette sikrer, at alle komponenter gemmes sikkert på ét sted, der er let tilgængeligt for JFrogs kunder og brugere.
Webinar og uddannelse
For at uddanne organisationer om bedste praksis for integration af modelbrug og -udvikling i sikre softwareforsyningsprocesser vil JFrog afholde et uddannelseswebinar den 31. januar. Dette webinar vil give værdifulde indsigter og læringsmuligheder fra branchens eksperter.
Tilgængelighed, sporbarhed og overholdelse
JFrogs integration med Amazon SageMaker sikrer ikke kun tilgængelighed og sporbarhed af ML-modeller, men bringer også machine learning tættere på softwareudvikling og produktionsprocesser. Den beskytter modeller mod sletning eller ændring og muliggør sikker og overholdelsesmæssig udvikling, træning og implementering af ML-modeller. Integrationen giver også mulighed for at scanne ML-licenser for at sikre overholdelse af virksomhedens politikker og reguleringsmæssige krav.
Revolution af styringen af machine learning-modeller
Ved at samarbejde med Amazon SageMaker sigter JFrog mod at revolutionere styringen af machine learning-modeller og tilbyde organisationer en kraftfuld kombination af effektivitet, sikkerhed og fleksibilitet. Denne integration sætter scenen for en ny æra inden for ML-udvikling og driver industrien fremad i ukendte farvande.
Nøglebegreber:
– Machine learning-model: En matematisk model, der trænes på data til at lave forudsigelser eller træffe beslutninger uden at blive eksplicit programmeret.
– DevSecOps: En samarbejdsorienteret tilgang, der integrerer udviklings-, sikkerheds- og driftsteam for at sikre sikker og effektiv softwarelevering.
– ML-licenser: Licenser, der styrer brugen og distributionen af machine learning-modeller.
Relaterede links:
– JFrogs officielle hjemmeside
– Amazon SageMakers officielle hjemmeside
The source of the article is from the blog macnifico.pt