JFrog Ltd, een Liquid Software-bedrijf, heeft een grote sprong voorwaarts genomen in het beheer van machine learning-modellen door de integratie met Amazon SageMaker aan te kondigen. Deze baanbrekende samenwerking stelt bedrijven in staat om naadloos hun machine learning-modellen te bouwen, trainen en implementeren.
Het middelpunt van deze integratie is JFrog’s ML Model Management-oplossing, die nu beschikt over nieuwe versiebeheermogelijkheden. Door modelontwikkeling aan te vullen met DevSecOps-workflows, heeft JFrog een hoger niveau van transparantie geïntroduceerd. Ontwikkelaars, DevOps-teams en datawetenschappers kunnen er nu voor zorgen dat de juiste en veilige versie van een model wordt gebruikt, waardoor de prestaties worden geoptimaliseerd en risico’s worden verminderd.
Een van de belangrijkste kenmerken van de integratie van JFrog met Amazon SageMaker is de consolidatie van alle artifacts die worden gebruikt in ML-ontwikkeling en data science-toepassingen in JFrog Artifactory. Dit garandeert dat alle componenten veilig worden opgeslagen op één locatie, gemakkelijk toegankelijk voor JFrog-klanten en gebruikers.
Kelly Hartman, de SVP of Global Channels and Alliances bij JFrog, benadrukte het belang van deze samenwerking en verklaarde: “De combinatie van Artifactory en Amazon SageMaker creëert een enkele bron van waarheid die DevSecOps-best practices indoctrineert in de ontwikkeling van ML-modellen in de cloud – met flexibiliteit, snelheid, beveiliging en gemoedsrust – en daarmee een nieuwe frontrunner van MLSecOps wordt.”
Om organisaties te informeren over de beste werkwijzen voor het integreren van het gebruik en de ontwikkeling van modellen in veilige software-voorzieningsketenprocessen, organiseert JFrog op 31 januari een educatieve webinar. Dit biedt bedrijven een uitstekende gelegenheid om inzichten op te doen en te leren van branche-experts.
Naast het waarborgen van toegankelijkheid en traceerbaarheid brengt de integratie van JFrog met Amazon SageMaker machine learning dichter bij software-ontwikkeling en productieworkflows. Het beschermt niet alleen modellen tegen verwijdering of wijziging, maar maakt ook een veilige en conforme ontwikkeling, training en implementatie van ML-modellen mogelijk. De integratie biedt zelfs de mogelijkheid om ML-licenties te scannen, waardoor wordt gewaarborgd dat aan bedrijfsbeleid en regelgevende vereisten wordt voldaan.
Door de krachten te bundelen met Amazon SageMaker, revolutioneert JFrog het beheer van machine learning-modellen en biedt het organisaties een ongeëvenaamde combinatie van efficiëntie, beveiliging en flexibiliteit. Deze samenwerking legt de basis voor een nieuw tijdperk van ML-ontwikkeling en stuwt de industrie naar onontgonnen gebieden.
JFrog-integratie met Amazon SageMaker
JFrog Ltd, een Liquid Software-bedrijf, heeft zijn integratie met Amazon SageMaker aangekondigd, een machine learning-service aangeboden door Amazon Web Services. Deze samenwerking heeft tot doel het beheer van machine learning-modellen te verbeteren, zodat bedrijven naadloos hun modellen kunnen bouwen, trainen en implementeren.
ML-modelbeheeroplossing en versiebeheer
Een van de belangrijkste kenmerken van deze integratie is de ML Model Management-oplossing van JFrog, die nu nieuwe versiebeheermogelijkheden omvat. Dit stelt ontwikkelaars, DevOps-teams en datawetenschappers in staat om ervoor te zorgen dat de juiste en veilige versie van een model wordt gebruikt, waardoor de prestaties worden geoptimaliseerd en risico’s worden verminderd. Door te integreren met DevSecOps-workflows introduceert JFrog een hoger niveau van transparantie in het proces van modelontwikkeling.
Consolidatie in JFrog Artifactory
De integratie van JFrog met Amazon SageMaker consolideert alle artifacts die worden gebruikt in ML-ontwikkeling en data science-toepassingen in JFrog Artifactory. Dit zorgt ervoor dat alle componenten veilig worden opgeslagen op één locatie, gemakkelijk toegankelijk voor JFrog-klanten en gebruikers.
Webinar en educatie
Om organisaties te informeren over de beste werkwijzen voor het integreren van het gebruik en de ontwikkeling van modellen in veilige software-voorzieningsketenprocessen, organiseert JFrog op 31 januari een educatieve webinar. Dit webinar biedt waardevolle inzichten en leermogelijkheden van branche-experts.
Toegankelijkheid, traceerbaarheid en naleving
De integratie van JFrog met Amazon SageMaker zorgt niet alleen voor toegankelijkheid en traceerbaarheid van ML-modellen, maar brengt machine learning ook dichter bij software-ontwikkeling en productieworkflows. Het beschermt modellen niet alleen tegen verwijdering of wijziging, maar maakt ook een veilige en conforme ontwikkeling, training en implementatie van ML-modellen mogelijk. De integratie maakt zelfs het scannen van ML-licenties mogelijk om te waarborgen dat wordt voldaan aan bedrijfsbeleid en regelgevende vereisten.
Revolutionering van het beheer van machine learning-modellen
Door samen te werken met Amazon SageMaker streeft JFrog ernaar het beheer van machine learning-modellen te revolutioneren en organisaties een krachtige combinatie van efficiëntie, beveiliging en flexibiliteit te bieden. Deze integratie legt de basis voor een nieuw tijdperk in ML-ontwikkeling en duwt de industrie vooruit naar onontgonnen gebieden.
Belangrijke termen:
– Machine learning-model: Een wiskundig model dat op basis van data wordt getraind om voorspellingen of beslissingen te maken zonder expliciet te zijn geprogrammeerd.
– DevSecOps: Een samenwerkingsaanpak die ontwikkeling, beveiliging en operatieteams integreert om een veilige en efficiënte softwarelevering te waarborgen.
– ML-licenties: Licenties die het gebruik en de distributie van machine learning-modellen reguleren.
Gerelateerde links:
– Officiële website van JFrog
– Officiële website van Amazon SageMaker
The source of the article is from the blog maltemoney.com.br