Liquid SoftwareカンパニーであるJFrog Ltdは、Amazon SageMakerとの統合を発表することで、機械学習モデルの管理において大きな進歩を遂げました。この画期的なパートナーシップにより、企業はシームレスに機械学習モデルの構築、トレーニング、展開を行うことができます。
この統合の焦点は、JFrogのML Model Managementソリューションであり、新しいバージョン管理の機能が追加されました。モデルの開発をDevSecOpsワークフローで補完することで、JFrogは透明度を高めました。開発者、DevOpsチーム、データサイエンティストは、正しいかつ安全なバージョンのモデルが利用されることを確認し、パフォーマンスを最適化し、リスクを軽減することができます。
JFrogのAmazon SageMakerとの統合のキーフィーチャーの一つは、ML開発とデータサイエンスアプリケーションで使用されるすべてのアーティファクトをJFrog Artifactoryに統合することです。これにより、すべてのコンポーネントが安全に単一の場所に保存され、JFrogの顧客およびユーザーが簡単にアクセスすることが保証されます。
JFrogのグローバルチャンネル&アライアンス担当SVPであるKelly Hartmanは、この協力の重要性を強調し、「ArtifactoryとAmazon SageMakerの組み合わせにより、クラウド上でMLモデルの開発にDevSecOpsのベストプラクティスが浸透し、柔軟性、スピード、セキュリティ、安心感を提供し、MLS環境への新たなフロンティアを開拓します」と述べています。
企業にモデルの使用と開発を安全なソフトウェア供給チェーンプロセスに統合するためのベストプラクティスを教育するために、JFrogは1月31日に教育ウェビナーを開催します。これは、企業が業界の専門家からの洞察を得て学ぶ絶好の機会となります。
アクセシビリティとトレース性を確保するだけでなく、JFrogのAmazon SageMakerとの統合は、機械学習をソフトウェア開発およびプロダクションのワークフローに近づけます。これにより、モデルの削除や変更から保護されるだけでなく、安全で規制に準拠したMLモデルの開発、トレーニング、展開が可能となります。さらに、統合はMLライセンスのスキャンも可能であり、企業のポリシーや規制要件への遵守を確保します。
Amazon SageMakerとの協力により、JFrogは機械学習モデルの管理を革新し、組織に効率性、セキュリティ、柔軟性の組み合わせを提供します。このパートナーシップは、ML開発の新たな時代を築き上げ、業界を未踏の領域に推進します。
主要な用語：
– 機械学習モデル：データに基づいて予測や意思決定を行うために訓練された数学モデル
– DevSecOps：開発、セキュリティ、運用チームが協力してセキュアで効率的なソフトウェアの提供を実現するアプローチ
– MLライセンス：機械学習モデルの使用と配布を規定するライセンス
関連リンク：
– JFrog公式ウェブサイト
– Amazon SageMaker公式ウェブサイト