JFrog Ltd, компания Liquid Software, сделала большой шаг вперед в управлении моделями машинного обучения, объявив о своей интеграции с Amazon SageMaker. Это передовое партнерство позволит компаниям беспрепятственно создавать, обучать и развертывать свои модели машинного обучения.
Основной акцент этой интеграции – это решение ML Model Management компании JFrog, которое теперь обладает новыми возможностями по версионированию. Расширяя разработку моделей с помощью рабочих процессов DevSecOps, JFrog вводит в процесс разработки моделей более высокий уровень прозрачности. Теперь разработчики, команды DevOps и ученые-данные могут гарантировать использование правильной и безопасной версии модели, что оптимизирует производительность и снижает риски.
Одной из ключевых особенностей интеграции JFrog с Amazon SageMaker является объединение всех артефактов, используемых в разработке моделей машинного обучения и приложений для науки о данных, в JFrog Artifactory. Это гарантирует, что все компоненты безопасно сохранены в одном месте и легко доступны клиентам и пользователям JFrog.
Келли Хартман, SVP глобальных каналов и партнерства в JFrog, подчеркнула важность этого сотрудничества, заявив: «Комбинация Artifactory и Amazon SageMaker создает единый источник правды, который внедряет лучшие практики DevSecOps в разработку моделей машинного обучения в облаке — обеспечивая гибкость, скорость, безопасность и уверенность — открывая новый фронт MLSecOps».
Чтобы обучить организации лучшим практикам интеграции использования и разработки моделей в безопасные процессы поставки программного обеспечения, JFrog проведет образовательный вебинар 31 января. Это будет отличная возможность для компаний получить ценные идеи и учиться у экспертов отрасли.
Помимо обеспечения доступности и прослеживаемости, интеграция JFrog с Amazon SageMaker приближает модель машинного обучения к рабочим процессам по разработке и производству программного обеспечения. Она не только защищает модели от удаления или изменения, но также позволяет безопасное и соответствующее требованиям разработку, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Интеграция также обеспечивает возможность сканирования лицензий ML для обеспечения соответствия политикам компании и требованиям регулирования.
Объединяя усилия с Amazon SageMaker, JFrog революционизирует управление моделями машинного обучения, предлагая организациям непревзойденное сочетание эффективности, безопасности и гибкости. Это партнерство задает новый этап в развитии машинного обучения, выталкивая отрасль в неизведанные территории.
Интеграция JFrog с Amazon SageMaker
JFrog Ltd, компания Liquid Software, объявила о своей интеграции с Amazon SageMaker, сервисом машинного обучения, предоставляемым Amazon Web Services. Это партнерство направлено на усовершенствование управления моделями машинного обучения для компаний, позволяя им беспрепятственно создавать, обучать и развертывать свои модели.
Решение ML Model Management и версионирование
Одной из основных особенностей данной интеграции является решение ML Model Management компании JFrog, которое теперь включает дополнительные возможности по версионированию. Это позволяет разработчикам, командам DevOps и ученым-данным гарантировать использование правильной и безопасной версии модели, оптимизируя производительность и снижая риски. Путем интеграции с рабочими процессами DevSecOps JFrog предлагает более высокий уровень прозрачности в процессе разработки моделей.
Сконцентрированность в JFrog Artifactory
Интеграция JFrog с Amazon SageMaker объединяет все артефакты, используемые в разработке моделей машинного обучения и приложений для науки о данных, в JFrog Artifactory. Это гарантирует, что все компоненты безопасно сохранены в одном месте и легко доступны клиентам и пользователям JFrog.
Вебинар и образование
Чтобы обучить организации лучшим практикам интеграции использования и разработки моделей в безопасные процессы поставки программного обеспечения, JFrog проведет образовательный вебинар 31 января. Этот вебинар предоставит ценные идеи и возможности обучения от экспертов отрасли.
Доступность, прослеживаемость и соответствие требованиям
Интеграция JFrog с Amazon SageMaker не только обеспечивает доступность и прослеживаемость моделей машинного обучения, но также приближает машинное обучение к рабочим процессам по разработке и производству программного обеспечения. Она защищает модели от удаления или изменения и позволяет безопасную и соответствующую требованиям разработку, обучение и развертывание моделей машинного обучения. Интеграция также позволяет сканировать лицензии машинного обучения для обеспечения соблюдения политик компании и требований регулирующих органов.
Революция в управлении моделями машинного обучения
Сотрудничество с Amazon SageMaker позволяет JFrog революционизировать управление моделями машинного обучения, предлагая организациям мощное сочетание эффективности, безопасности и гибкости. Эта интеграция задает новый этап в развитии машинного обучения, выталкивая отрасль в неизведанные территории.
Ключевые термины:
— Модель машинного обучения: Математическая модель, обученная на данных для предсказания или принятия решений без явного программирования.
— DevSecOps: Коллаборативный подход, который объединяет разработку, безопасность и операционные команды для обеспечения безопасной и эффективной поставки программного обеспечения.
— Лицензии машинного обучения: Лицензии, регулирующие использование и распространение моделей машинного обучения.
Связанные ссылки:
— Официальный сайт JFrog
— Официальный сайт Amazon SageMaker
[видео]https://www.youtube.com/embed/rbxl4nUdFOI[/видео]
The source of the article is from the blog japan-pc.jp