JFrog Ltd, ein Unternehmen für Liquid Software, hat einen großen Schritt nach vorne gemacht, indem es seine Integration mit Amazon SageMaker bekannt gegeben hat. Diese bahnbrechende Partnerschaft ermöglicht es Unternehmen, ihre Machine Learning-Modelle nahtlos zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
Der Fokus dieser Integration liegt auf der ML Model Management-Lösung von JFrog, die nun über neue Versionsfähigkeiten verfügt. Durch die Integration von Modellentwicklung mit DevSecOps-Workflows hat JFrog ein höheres Maß an Transparenz eingeführt. Entwickler, DevOps-Teams und Datenwissenschaftler können nun sicherstellen, dass die richtige und sichere Version eines Modells verwendet wird, um die Leistung zu optimieren und Risiken zu minimieren.
Eine der wichtigsten Funktionen der Integration von JFrog mit Amazon SageMaker besteht darin, dass alle Artefakte, die in der ML-Entwicklung und in Datenwissenschaftsanwendungen verwendet werden, in JFrog Artifactory konsolidiert werden. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Komponenten sicher an einem einzigen Ort gespeichert sind und für JFrog-Kunden und -Benutzer einfach zugänglich sind.
Kelly Hartman, die SVP für Global Channels und Alliances bei JFrog, betonte die Bedeutung dieser Zusammenarbeit und erklärte: „Die Kombination aus Artifactory und Amazon SageMaker schafft eine einzige Quelle der Wahrheit, die DevSecOps-Best Practices für die Modellentwicklung im Cloud-basierten Machine Learning ermöglicht – mit Flexibilität, Geschwindigkeit, Sicherheit und Ruhe – und bricht in eine neue Ära des MLSecOps vor.“
Um Organisationen über bewährte Verfahren zur Integration von Modellnutzung und -entwicklung in sichere Softwarelieferprozesse aufzuklären, wird JFrog am 31. Januar ein Bildungswebinar veranstalten. Dies bietet Unternehmen eine hervorragende Gelegenheit, Einblicke zu gewinnen und von Branchenexperten zu lernen.
Neben der Gewährleistung von Zugänglichkeit und Rückverfolgbarkeit bringt die Integration von JFrog mit Amazon SageMaker Machine Learning näher an die Softwareentwicklung und Produktionsworkflows heran. Sie schützt nicht nur Modelle vor Löschung oder Änderung, sondern ermöglicht auch die sichere und konforme Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen. Die Integration ermöglicht sogar das Scannen von ML-Lizenzen, um die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen.
Durch die Zusammenarbeit mit Amazon SageMaker revolutioniert JFrog das Management von Machine Learning-Modellen und bietet Unternehmen eine unschlagbare Kombination aus Effizienz, Sicherheit und Flexibilität. Diese Partnerschaft legt den Grundstein für eine neue Ära der ML-Entwicklung und treibt die Branche in unerforschte Gebiete voran.
JFrog-Integration mit Amazon SageMaker
JFrog Ltd, ein Unternehmen für Liquid Software, hat seine Integration mit Amazon SageMaker angekündigt, einem von Amazon Web Services bereitgestellten Machine Learning-Service. Diese Partnerschaft zielt darauf ab, das Management von Machine Learning-Modellen für Unternehmen zu verbessern und ihnen zu ermöglichen, ihre Modelle nahtlos zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.
ML Model Management-Lösung und Versionsverwaltung
Eine der Hauptfunktionen dieser Integration ist JFrogs ML Model Management-Lösung, die nun über neue Versionsfähigkeiten verfügt. Dies ermöglicht es Entwicklern, DevOps-Teams und Datenwissenschaftlern, sicherzustellen, dass die korrekte und sichere Version eines Modells verwendet wird, um die Leistung zu optimieren und Risiken zu reduzieren. Durch die Integration von DevSecOps-Workflows führt JFrog ein höheres Maß an Transparenz in den Modellentwicklungsprozess ein.
Konsolidierung in JFrog Artifactory
JFrogs Integration mit Amazon SageMaker konsolidiert alle Artefakte, die in der ML-Entwicklung und in Datenwissenschaftsanwendungen verwendet werden, in JFrog Artifactory. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Komponenten sicher an einem einzigen Ort gespeichert sind und für JFrog-Kunden und -Benutzer einfach zugänglich sind.
Webinar und Bildung
Um Organisationen über bewährte Verfahren zur Integration von Modellnutzung und -entwicklung in sichere Softwarelieferprozesse aufzuklären, wird JFrog am 31. Januar ein Bildungswebinar veranstalten. Dieses Webinar bietet wertvolle Einblicke und Lernmöglichkeiten von Branchenexperten.
Zugänglichkeit, Rückverfolgbarkeit und Einhaltung
Die Integration von JFrog mit Amazon SageMaker stellt nicht nur die Zugänglichkeit und Rückverfolgbarkeit von ML-Modellen sicher, sondern bringt Machine Learning auch näher an die Softwareentwicklung und Produktionsworkflows heran. Sie schützt Modelle nicht nur vor Löschung oder Änderung, sondern ermöglicht auch die sichere und konforme Entwicklung, Schulung und Bereitstellung von ML-Modellen. Die Integration ermöglicht auch das Scannen von ML-Lizenzen, um die Einhaltung von Unternehmensrichtlinien und gesetzlichen Anforderungen sicherzustellen.
Revolution des Managements von Machine Learning-Modellen
Durch die Zusammenarbeit mit Amazon SageMaker strebt JFrog an, das Management von Machine Learning-Modellen zu revolutionieren und Unternehmen eine leistungsstarke Kombination aus Effizienz, Sicherheit und Flexibilität zu bieten. Diese Integration legt den Grundstein für eine neue Ära in der ML-Entwicklung und treibt die Branche in unerforschte Gebiete voran.
Schlüsselbegriffe:
– Machine Learning-Modell: Ein mathematisches Modell, das auf Daten trainiert wird, um Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass es explizit programmiert wird.
– DevSecOps: Ein kollaborativer Ansatz, der Entwicklung, Sicherheit und Betriebsteams integriert, um eine sichere und effiziente Softwarebereitstellung zu gewährleisten.
– ML-Lizenzen: Lizenzen, die die Nutzung und Verbreitung von Machine Learning-Modellen regeln.
Verwandte Links:
– JFrog offizielle Website
– Amazon SageMaker offizielle Website
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