JFrog وAWS يسرعان تطوير التعلم الآلي الآمن

أعاد نشره أفلاطون

المتابعون: 0

يعمل التكامل الجديد بين JFrog Artifactory وAmazon SageMaker على تمكين المطورين وعلماء البيانات من إنشاء نماذج تعلم الآلة وتدريبها ونشرها في السحابة

SUNNYVALE ، كاليفورنيا - (بيزنس واير) -جي فروج المحدودة. (“JFrog”) (Nasdaq: FROG)، شركة البرامج السائلة ومنشئي منصة سلسلة توريد البرمجيات JFrog، اليوم عن تكامل جديد مع الأمازون SageMaker، والتي تساعد الشركات على بناء نماذج التعلم الآلي (ML) وتدريبها ونشرها لأي حالة استخدام مع بنية تحتية وأدوات ومسارات عمل مُدارة بالكامل. عن طريق الاقتران مصنع JFrog الاصطناعي باستخدام Amazon SageMaker، يمكن تسليم نماذج ML جنبًا إلى جنب مع جميع مكونات تطوير البرامج الأخرى في سير عمل DevSecOps الحديث، مما يجعل كل نموذج غير قابل للتغيير وقابل للتتبع وآمن والتحقق من صحته عندما ينضج للإصدار. كشفت JFrog أيضًا عن إمكانات إصدار جديدة لـ حل إدارة نموذج ML، والتي تساعد على ضمان دمج الامتثال والأمان في كل خطوة من خطوات تطوير نموذج تعلم الآلة.

وقالت كيلي هارتمان، نائب الرئيس الأول للقنوات والتحالفات العالمية في JFrog: "مع بدء المزيد من الشركات في إدارة البيانات الضخمة في السحابة، يتساءل قادة فريق DevOps عن كيفية توسيع نطاق علوم البيانات وقدرات التعلم الآلي لتسريع تسليم البرامج دون التعرض للمخاطر والتعقيد". "إن الجمع بين Artifactory وAmazon SageMaker يخلق مصدرًا واحدًا للحقيقة يلقن أفضل ممارسات DevSecOps لتطوير نموذج التعلم الآلي في السحابة - مما يوفر المرونة والسرعة والأمان وراحة البال - مما يقتحم حدودًا جديدة لـ MLSecOps."

ووفقا ل مسح فوريستر الأخير، ذكر 50 بالمائة من صانعي القرار في مجال البيانات أن تطبيق سياسات الحوكمة ضمن الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي هو التحدي الأكبر للاستخدام على نطاق واسع، في حين أشار 45 بالمائة إلى أمن البيانات والنماذج باعتباره عامل البوابات. يطبق تكامل Amazon SageMaker من JFrog أفضل ممارسات DevSecOps على إدارة نموذج ML، مما يسمح للمطورين وعلماء البيانات بتوسيع وتسريع وتأمين تطوير مشاريع ML بطريقة على مستوى المؤسسة وآمنة وتلتزم بالامتثال التنظيمي والتنظيمي.

JFrog الجديد التكامل مع أمازون سيج ميكر يسمح للمنظمات بما يلي:

حافظ على مصدر واحد للحقيقة لعلماء البيانات ومطوريها، مع ضمان سهولة الوصول إلى جميع النماذج وإمكانية تتبعها ومقاومتها للتلاعب.
اجعل التعلم الآلي أقرب إلى سير عمل تطوير البرامج ودورة حياة الإنتاج، مما يحمي النماذج من الحذف أو التعديل.
تطوير نماذج تعلم الآلة وتدريبها وتأمينها ونشرها.
اكتشاف ومنع استخدام نماذج تعلم الآلة الضارة عبر المؤسسة.
قم بمسح تراخيص نموذج ML لضمان الامتثال لسياسات الشركة والمتطلبات التنظيمية.
قم بتخزين نماذج ML المحلية أو المعززة داخليًا باستخدام عناصر تحكم قوية في الوصول وسجل الإصدارات لمزيد من الشفافية.
تجميع نماذج تعلم الآلة وتوزيعها كجزء من أي إصدار برنامج.

قال لاري كارفاليو، مدير ومؤسس شركة "إن عمليات تطوير البرمجيات التقليدية والتعلم الآلي تقفان منفصلتين، وتفتقران إلى التكامل مع الأدوات الحالية". روبوست كلاود. "توفر JFrog Artifactory وAmazon SageMaker معًا بيئة متكاملة ومدارة للتعلم الآلي. إن الجمع بين هذه العوالم يمثل تقدمًا كبيرًا نحو مواءمة خطوط التعلم الآلي مع دورات حياة تطوير البرمجيات وأفضل الممارسات.

جنبا إلى جنب مع تكامل Amazon SageMaker، JFrog كشف النقاب عن قدرات الإصدار الجديدة ل ه حل إدارة نموذج ML التي تدمج تطوير النموذج في سير عمل DevSecOps الخاص بالمؤسسة لزيادة الشفافية حول كل إصدار نموذج حتى يتمكن المطورون وفرق DevOps وعلماء البيانات من ضمان استخدام الإصدار الصحيح والآمن من النموذج.

يضمن تكامل JFrog مع Amazon SageMaker، المتوفر الآن لعملاء JFrog ومستخدمي Amazon SageMaker، سحب جميع العناصر التي يستهلكها علماء البيانات أو المستخدمة لتطوير تطبيقات ML من JFrog Artifactory وحفظها.

لإلقاء نظرة أعمق على التكامل وكيفية عمله، اقرأ هذا بلوق. يمكنك أيضًا التسجيل للانضمام إلى JFrog وAWS يوم الأربعاء 31 يناير الساعة 1 ظهرًا. بالتوقيت الشرقي/10 صباحًا بتوقيت المحيط الهادئ لندوة تعليمية عبر الإنترنت، "البناء للمستقبل: DevSecOps في عصر تطوير نموذج الذكاء الاصطناعي/التعلم الآلي" وصف أفضل الممارسات لإدخال استخدام النموذج وتطويره في سلسلة توريد البرامج الآمنة وعمليات التطوير.

مثل هذه القصة؟ انشر هذا على X (تويتر سابقًا): يطرح .@jfrog تكاملًا جديدًا مع @awscloud SageMaker لفتح قدر أكبر من الأمان والابتكار في تعلم الآلة عبر دورة حياة تطوير البرامج. يتعلم أكثر: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

حول جي فروج

تتمثل مهمة JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG) في إنشاء عالم من البرامج التي يتم تقديمها دون احتكاك من المطور إلى الجهاز. انطلاقًا من رؤية "البرمجيات السائلة"، تعد منصة JFrog Software Supply Chain Platform نظامًا واحدًا للسجل يمكّن المؤسسات من إنشاء البرامج وإدارتها وتوزيعها بسرعة وأمان، مما يضمن توفرها وإمكانية تتبعها ومقاومتها للتلاعب. تساعد ميزات الأمان المتكاملة أيضًا في تحديد التهديدات ونقاط الضعف والحماية منها وعلاجها. تتوفر منصة JFrog الهجينة والعالمية ومتعددة السحابة كخدمات مستضافة ذاتيًا وخدمات SaaS عبر موفري الخدمات السحابية الرئيسيين. يعتمد ملايين المستخدمين وعملاء أكثر من 7 آلاف حول العالم، بما في ذلك أغلبية Fortune 100، على حلول JFrog لاحتضان التحول الرقمي بشكل آمن. بمجرد أن تقفز إلى الأمام، فلن تعود! تعلم اكثر من خلال jfrog.com وتابعنا على تويتر: @jfrog.

ملاحظة تحذيرية حول البيانات التطلعية

يحتوي هذا البيان الصحفي على بيانات "تطلعية"، حيث يتم تعريف هذا المصطلح بموجب قوانين الأوراق المالية الفيدرالية الأمريكية، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، البيانات المتعلقة بتكامل JFrog Artifactory وAmazon SageMaker الذي يتيح التعاون في بناء ونشر نماذج ML، وقدرات إصدار JFrog الجديدة لحل إدارة نموذج ML والفوائد المتوقعة للعملاء.

تعتمد هذه البيانات التطلعية على افتراضاتنا وتوقعاتنا ومعتقداتنا الحالية وتخضع لمخاطر كبيرة وشكوك وافتراضات وتغيرات في الظروف التي قد تتسبب في اختلاف النتائج الفعلية لشركة JFrog أو أدائها أو إنجازاتها ماديًا عن تلك المعبر عنها أو الضمنية في أي مستقبل. -بيان المظهر. هناك عدد كبير من العوامل التي يمكن أن تتسبب في اختلاف النتائج الفعلية أو الأداء أو الإنجازات ماديًا عن البيانات الواردة في هذا البيان الصحفي، بما في ذلك على سبيل المثال لا الحصر، المخاطر المفصلة في ملفاتنا لدى لجنة الأوراق المالية والبورصات، بما في ذلك تقريرنا السنوي. في النموذج 10-K للسنة المنتهية في 31 ديسمبر 2022، وتقاريرنا ربع السنوية وفقًا للنموذج 10-Q، وغيرها من الإيداعات والتقارير التي قد نقدمها من وقت لآخر إلى لجنة الأوراق المالية والبورصة. تمثل البيانات التطلعية معتقداتنا وافتراضاتنا فقط اعتبارًا من تاريخ هذا البيان الصحفي. نحن ننكر أي التزام بتحديث البيانات التطلعية.

معلومات الاتصال

اتصال وسائل الإعلام:
سيوبهان ليونز، الأب ماركوم مدير، JFrog، siobhanL@jfrog.com

مستثمر الاتصال:
جيف شراينر، نائب الرئيس لعلاقات المستثمرين، جيفS@jfrog.com