JFrog Ltd, et selskap innen flytende programvare, har tatt et stort steg fremover innen styring av maskinlæringsmodeller ved å kunngjøre integrasjonen med Amazon SageMaker. Dette banebrytende samarbeidet vil gi selskaper muligheten til sømløst å bygge, trene og implementere sine maskinlæringsmodeller.
Kjernen i denne integrasjonen er JFrogs ML Model Management løsning, som nå har fått nye versjonskontrollmuligheter. Ved å supplere modellutviklingen med DevSecOps arbeidsflyter, har JFrog introdusert en høyere grad av gjennomsiktighet. Utviklere, DevOps-team og dataforskere kan nå sikre at riktig og sikker versjon av en modell blir brukt, noe som optimaliserer ytelsen og reduserer risiko.
En av de viktige funksjonene i JFrogs integrasjon med Amazon SageMaker er konsolideringen av alle artefakter som brukes i ML-utvikling og datavitenskapelige applikasjoner i JFrog Artifactory. Dette garanterer at alle komponentene blir trygt lagret på ett sted, og er enkelt tilgjengelig for JFrogs kunder og brukere.
Kelly Hartman, SVP for globale kanaler og allianser hos JFrog, understreket betydningen av dette samarbeidet og uttalte: «Kombinasjonen av Artifactory og Amazon SageMaker skaper en kilde til sannhet som innlemmer DevSecOps beste praksis for ML-modellutvikling i skyen – og leverer fleksibilitet, hastighet, sikkerhet og trygghet – og bryter inn i en ny gren av MLSecOps.»
For å informere organisasjoner om beste praksis for integrering av bruk og utvikling av modeller i sikre programvareleveranseprosesser, vil JFrog arrangere et opplæringswebinar den 31. januar. Dette vil være en utmerket mulighet for selskaper å få innsikt og lære av bransjeeksperter.
I tillegg til å sikre tilgjengelighet og sporbarhet, bringer JFrogs integrasjon med Amazon SageMaker maskinlæring nærmere programvareutviklings- og produksjonsflyter. Det beskytter ikke bare modellene mot sletting eller endring, men muliggjør også sikker og regelstyrt utvikling, opplæring og distribusjon av ML-modeller. Integreringen gir til og med muligheten til å skanne ML-lisenser, noe som sikrer overholdelse av selskapets retningslinjer og regulatoriske krav.
Ved å samarbeide med Amazon SageMaker revolusjonerer JFrog styringen av maskinlæringsmodeller og tilbyr organisasjoner en uslåelig kombinasjon av effektivitet, sikkerhet og fleksibilitet. Dette partnerskapet legger grunnlaget for en ny æra innen ML-utvikling og skyver bransjen fremover inn i ukjent territorium.
JFrog Integrering med Amazon SageMaker
JFrog Ltd, et selskap innen flytende programvare, kunngjorde sin integrasjon med Amazon SageMaker, en maskinlæringstjeneste levert av Amazon Web Services. Dette samarbeidet har som mål å forbedre styringen av maskinlæringsmodeller for selskaper, og gir dem muligheten til sømløst å bygge, trene og implementere modellene sine.
ML Model Management-løsning og versjonering
En av hovedfunksjonene i denne integrasjonen er JFrogs ML Model Management-løsning, som nå inkluderer nye versjonskontrollmuligheter. Dette gjør det mulig for utviklere, DevOps-team og dataforskere å sikre at riktig og sikker versjon av en modell blir brukt, noe som optimaliserer ytelsen og reduserer risiko. Ved å integrere med DevSecOps-arbeidsflyter introduserer JFrog en høyere grad av gjennomsiktighet i modellutviklingsprosessen.
Konsolidering i JFrog Artifactory
JFrogs integrasjon med Amazon SageMaker konsoliderer alle artefakter som brukes i ML-utvikling og datavitenskapelige applikasjoner i JFrog Artifactory. Dette sikrer at alle komponentene blir trygt lagret på ett sted og er enkelt tilgjengelig for JFrogs kunder og brukere.
Opplæringswebinar og utdanning
For å informere organisasjoner om beste praksis for integrering av bruk og utvikling av modeller i sikre programvareleveranseprosesser, vil JFrog arrangere et opplæringswebinar den 31. januar. Dette webinaret vil gi verdifull innsikt og læring fra bransjeeksperter.
Tilgjengelighet, sporbarhet og overholdelse
JFrogs integrasjon med Amazon SageMaker sikrer ikke bare tilgjengelighet og sporbarhet for ML-modeller, men bringer også maskinlæring nærmere programvareutviklings- og produksjonsflyter. Den beskytter modellene mot sletting eller endring og muliggjør sikker og regelstyrt utvikling, opplæring og distribusjon av ML-modeller. Integreringen gjør det også mulig å skanne ML-lisenser for å sikre overholdelse av selskapets retningslinjer og regulatoriske krav.
Revolusjonerende styring av maskinlæringsmodeller
Gjennom samarbeidet med Amazon SageMaker har JFrog som mål å revolusjonere styringen av maskinlæringsmodeller og tilby organisasjoner en kraftig kombinasjon av effektivitet, sikkerhet og fleksibilitet. Denne integrasjonen legger grunnlaget for en ny æra innen ML-utvikling, og skyver bransjen fremover inn i ukjent territorium.
Nøkkelbegreper:
– Maskinlæringsmodell: En matematisk modell som trenes på data for å gjøre prediksjoner eller beslutninger uten å bli ekplisitt programmert.
– DevSecOps: En samarbeidsorientert tilnærming som integrerer utviklings-, sikkerhets- og driftsteam for å sikre sikker og effektiv programvareleveranse.
– ML-lisenser: Lisenser som regulerer bruken og distribusjonen av maskinlæringsmodeller.
Relaterte lenker:
– JFrogs offisielle nettsted
– Amazon SageMakers offisielle nettsted
The source of the article is from the blog publicsectortravel.org.uk