JFrog এবং AWS নিরাপদ মেশিন লার্নিং ডেভেলপমেন্টকে ত্বরান্বিত করে

নতুন JFrog আর্টিফ্যাক্টরি এবং অ্যামাজন সেজমেকার ইন্টিগ্রেশন ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের ক্লাউডে এমএল মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপন করার ক্ষমতা দেয়

সানওয়াইলে, ক্যালিফোর্নিয়া – (ব্যবসায় ওয়্যার) -জেফ্রগ লিমিটেড (“JFrog”) (Nasdaq: FROG), লিকুইড সফটওয়্যার কোম্পানি এবং নির্মাতারা JFrog সফটওয়্যার সাপ্লাই চেইন প্ল্যাটফর্ম, আজ এর সাথে একটি নতুন ইন্টিগ্রেশন ঘোষণা করেছে আমাজন সেজমেকার, যা কোম্পানিগুলিকে সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত পরিকাঠামো, টুলস এবং ওয়ার্কফ্লো সহ যেকোনো ব্যবহারের ক্ষেত্রে মেশিন লার্নিং (ML) মডেল তৈরি, প্রশিক্ষণ এবং স্থাপনে সহায়তা করে। জোড়া দিয়ে জেফ্রগ আর্টিফ্যাক্টরি Amazon SageMaker-এর সাথে, ML মডেলগুলিকে একটি আধুনিক DevSecOps ওয়ার্কফ্লোতে অন্যান্য সমস্ত সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট উপাদানগুলির সাথে বিতরণ করা যেতে পারে, যা প্রতিটি মডেলকে অপরিবর্তনীয়, সনাক্তযোগ্য, সুরক্ষিত এবং প্রকাশের জন্য পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে বৈধ করে তোলে৷ JFrog এর জন্য নতুন সংস্করণ করার ক্ষমতাও উন্মোচন করেছে এমএল মডেল ব্যবস্থাপনা সমাধান, যা ML মডেল ডেভেলপমেন্টের প্রতিটি ধাপে সম্মতি এবং নিরাপত্তা নিশ্চিত করতে সাহায্য করে।

"যত বেশি কোম্পানি ক্লাউডে বড় ডেটা পরিচালনা করা শুরু করে, ডেভঅপস দলের নেতারা জিজ্ঞাসা করছেন কীভাবে তারা ঝুঁকি এবং জটিলতা প্রবর্তন না করে সফ্টওয়্যার সরবরাহকে ত্বরান্বিত করতে ডেটা বিজ্ঞান এবং এমএল ক্ষমতাগুলিকে স্কেল করতে পারেন," কেলি হার্টম্যান, এসভিপি, গ্লোবাল চ্যানেল অ্যান্ড অ্যালায়েন্স, জেফ্রগ বলেছেন৷ "আর্টিফ্যাক্টরি এবং অ্যামাজন সেজমেকারের সংমিশ্রণ সত্যের একটি একক উত্স তৈরি করে যা ক্লাউডে ML মডেল বিকাশের জন্য DevSecOps-এর সর্বোত্তম অনুশীলনগুলিকে নির্দেশ করে - নমনীয়তা, গতি, নিরাপত্তা এবং মানসিক শান্তি প্রদান করে - MLSecOps-এর একটি নতুন সীমান্তে প্রবেশ করে।"

একটি মতে সাম্প্রতিক ফরেস্টার জরিপ, 50 শতাংশ ডেটা সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীরা AI/ML-এর মধ্যে প্রশাসনিক নীতি প্রয়োগ করাকে ব্যাপক ব্যবহারের জন্য সবচেয়ে বড় চ্যালেঞ্জ হিসাবে উল্লেখ করেছেন, যেখানে 45 শতাংশ ডেটা এবং মডেল নিরাপত্তাকে গেটিং ফ্যাক্টর হিসাবে উল্লেখ করেছেন। JFrog-এর Amazon SageMaker ইন্টিগ্রেশন ML মডেল ম্যানেজমেন্টে DevSecOps সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করে, যা ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের এমএল প্রকল্পগুলির বিকাশকে প্রসারিত, ত্বরান্বিত এবং সুরক্ষিত করার অনুমতি দেয় যা এন্টারপ্রাইজ-গ্রেড, সুরক্ষিত এবং নিয়ন্ত্রক ও সাংগঠনিক সম্মতি মেনে চলে।

JFrog এর নতুন অ্যামাজন সেজমেকার ইন্টিগ্রেশন সংস্থাগুলিকে অনুমতি দেয়:

• ডেটা সায়েন্টিস্ট এবং ডেভেলপারদের জন্য সত্যের একক উৎস বজায় রাখুন, নিশ্চিত করুন যে সমস্ত মডেল সহজেই অ্যাক্সেসযোগ্য, সনাক্তযোগ্য এবং টেম্পার-প্রুফ।
• ML-কে সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট এবং প্রোডাকশন লাইফসাইকেল ওয়ার্কফ্লোগুলির কাছাকাছি নিয়ে আসুন, মডেলগুলিকে মুছে ফেলা বা পরিবর্তন থেকে রক্ষা করে৷
• এমএল মডেলগুলি বিকাশ, প্রশিক্ষণ, সুরক্ষিত এবং স্থাপন করুন।
• প্রতিষ্ঠান জুড়ে ক্ষতিকারক ML মডেলের ব্যবহার সনাক্ত করুন এবং ব্লক করুন।
• কোম্পানির নীতি এবং নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তার সাথে সম্মতি নিশ্চিত করতে ML মডেল লাইসেন্স স্ক্যান করুন।
• বৃহত্তর স্বচ্ছতার জন্য শক্তিশালী অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং সংস্করণের ইতিহাস সহ ঘরে জন্মানো বা অভ্যন্তরীণভাবে বর্ধিত এমএল মডেলগুলি সংরক্ষণ করুন।
• যেকোন সফ্টওয়্যার রিলিজের অংশ হিসাবে ML মডেলগুলি বান্ডেল করুন এবং বিতরণ করুন।

"প্রথাগত সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট প্রক্রিয়া এবং মেশিন লার্নিং আলাদা, বিদ্যমান সরঞ্জামগুলির সাথে একীকরণের অভাব রয়েছে," ল্যারি কারভালহো, প্রিন্সিপাল এবং প্রতিষ্ঠাতা বলেছেন রোবাস্টক্লাউড. "একসঙ্গে, JFrog আর্টিফ্যাক্টরি এবং Amazon SageMaker মেশিন লার্নিংয়ের জন্য একটি সমন্বিত এন্ড-টু-এন্ড, নিয়ন্ত্রিত পরিবেশ প্রদান করে। এই বিশ্বগুলিকে একত্রিত করা প্রতিষ্ঠিত সফ্টওয়্যার বিকাশের জীবনচক্র এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলির সাথে মেশিন লার্নিং পাইপলাইনগুলিকে সামঞ্জস্য করার দিকে উল্লেখযোগ্য অগ্রগতির প্রতিনিধিত্ব করে।"

এর অ্যামাজন সেজমেকার ইন্টিগ্রেশনের সাথে, JFrog উন্মোচন নতুন সংস্করণ ক্ষমতা এটার জন্য এমএল মডেল ম্যানেজমেন্ট সমাধান যেটি প্রতিটি মডেল সংস্করণের চারপাশে স্বচ্ছতা বাড়াতে একটি প্রতিষ্ঠানের DevSecOps কর্মপ্রবাহে মডেল বিকাশকে অন্তর্ভুক্ত করে যাতে ডেভেলপার, DevOps টিম এবং ডেটা বিজ্ঞানীরা নিশ্চিত করতে পারেন যে একটি মডেলের সঠিক, সুরক্ষিত সংস্করণ ব্যবহার করা হয়েছে।

Amazon SageMaker-এর সাথে JFrog ইন্টিগ্রেশন, এখন JFrog গ্রাহকদের এবং Amazon SageMaker ব্যবহারকারীদের জন্য উপলব্ধ, নিশ্চিত করে যে ডেটা বিজ্ঞানীদের দ্বারা গ্রাস করা বা ML অ্যাপ্লিকেশনগুলি বিকাশের জন্য ব্যবহৃত সমস্ত নিদর্শনগুলি JFrog আর্টিফ্যাক্টরি থেকে টানা এবং সংরক্ষণ করা হয়েছে৷

ইন্টিগ্রেশন এবং এটি কীভাবে কাজ করে তা গভীরভাবে দেখার জন্য, পড়ুন এই ব্লগ. এছাড়াও আপনি JFrog এবং AWS-এ যোগদান করতে নিবন্ধন করতে পারেন বুধবার, 31 জানুয়ারী 1 pm ET/10 am PT-এ একটি শিক্ষামূলক ওয়েবিনারের জন্য, "ভবিষ্যতের জন্য বিল্ডিং: AI/ML মডেল ডেভেলপমেন্টের যুগে DevSecOps, " সুরক্ষিত সফ্টওয়্যার সরবরাহ শৃঙ্খল এবং উন্নয়ন প্রক্রিয়াগুলিতে মডেল ব্যবহার এবং বিকাশ প্রবর্তনের জন্য সর্বোত্তম অনুশীলনের বর্ণনা করা।

এই গল্প পছন্দ? এটিকে এক্সে পোস্ট করুন (পূর্বে টুইটার): .@jfrog সফ্টওয়্যার ডেভেলপমেন্ট লাইফসাইকেল জুড়ে বৃহত্তর #ML #নিরাপত্তা এবং উদ্ভাবন আনলক করতে @awscloud SageMaker-এর সাথে নতুন ইন্টিগ্রেশন চালু করেছে। আরও জানুন: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

JFrog সম্পর্কে

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG) ডেভেলপার থেকে ডিভাইসে ঘর্ষণ ছাড়াই সরবরাহ করা সফ্টওয়্যারের একটি বিশ্ব তৈরি করার মিশনে রয়েছে৷ একটি "তরল সফ্টওয়্যার" দৃষ্টিভঙ্গি দ্বারা চালিত, JFrog সফ্টওয়্যার সাপ্লাই চেইন প্ল্যাটফর্ম হল রেকর্ডের একটি একক সিস্টেম যা সংস্থাগুলিকে দ্রুত এবং নিরাপদে সফ্টওয়্যার তৈরি, পরিচালনা এবং বিতরণ করার ক্ষমতা দেয়, এটি নিশ্চিত করে যে এটি উপলব্ধ, সন্ধানযোগ্য এবং টেম্পার-প্রুফ। সমন্বিত সুরক্ষা বৈশিষ্ট্যগুলি হুমকি এবং দুর্বলতাগুলির বিরুদ্ধে সনাক্তকরণ, সুরক্ষা এবং প্রতিকার করতেও সহায়তা করে। JFrog-এর হাইব্রিড, সার্বজনীন, মাল্টি-ক্লাউড প্ল্যাটফর্ম প্রধান ক্লাউড পরিষেবা প্রদানকারী জুড়ে স্ব-হোস্টেড এবং SaaS পরিষেবা উভয় হিসাবে উপলব্ধ। বিশ্বব্যাপী লক্ষ লক্ষ ব্যবহারকারী এবং 7K+ গ্রাহক, যার মধ্যে বেশিরভাগ Fortune 100 সহ, ডিজিটাল রূপান্তরকে নিরাপদে আলিঙ্গন করতে JFrog সমাধানের উপর নির্ভর করে। একবার আপনি এগিয়ে গেলে, আপনি ফিরে যাবেন না! এ আরও জানুন jfrog.com এবং টুইটারে আমাদের অনুসরণ করুন: @jfrog.

ফরওয়ার্ড-লুকিং স্টেটমেন্ট সম্পর্কে সতর্কতামূলক নোট

এই প্রেস রিলিজে "অগ্রগামী" বিবৃতি রয়েছে, কারণ এই শব্দটি মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের ফেডারেল সিকিউরিটিজ আইনের অধীনে সংজ্ঞায়িত করা হয়েছে, এতে JFrog আর্টিফ্যাক্টরি এবং Amazon SageMaker ইন্টিগ্রেশন সম্পর্কিত বিবৃতি সহ কিন্তু সীমাবদ্ধ নয় যা ML মডেল, JFrog নতুন সংস্করণের ক্ষমতা তৈরি এবং স্থাপনে সহযোগিতা সক্ষম করে। এর এমএল মডেল ম্যানেজমেন্ট সমাধান এবং গ্রাহকদের প্রত্যাশিত সুবিধার জন্য।

এই অগ্রগামী বিবৃতিগুলি আমাদের বর্তমান অনুমান, প্রত্যাশা এবং বিশ্বাসের উপর ভিত্তি করে এবং উল্লেখযোগ্য ঝুঁকি, অনিশ্চয়তা, অনুমান এবং পরিস্থিতির পরিবর্তনের সাপেক্ষে যা JFrog-এর প্রকৃত ফলাফল, কর্মক্ষমতা বা অর্জনগুলিকে যে কোনো ফরোয়ার্ডে প্রকাশ করা বা নিহিত থেকে বস্তুগতভাবে ভিন্ন হতে পারে। - খুঁজছেন বিবৃতি. আমাদের বার্ষিক প্রতিবেদন সহ সিকিউরিটিজ অ্যান্ড এক্সচেঞ্জ কমিশনের কাছে আমাদের ফাইলিংয়ে বিশদ ঝুঁকি সহ কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়, এই প্রেস রিলিজে দেওয়া বিবৃতি থেকে প্রকৃত ফলাফল, কর্মক্ষমতা বা অর্জনের কারণ হতে পারে এমন একটি উল্লেখযোগ্য সংখ্যক কারণ রয়েছে। 10 ডিসেম্বর, 31-এ সমাপ্ত বছরের জন্য ফর্ম 2022-K-এ, ফর্ম 10-Q-এর আমাদের ত্রৈমাসিক রিপোর্ট এবং অন্যান্য ফাইলিং এবং রিপোর্ট যা আমরা সময়ে সময়ে সিকিউরিটিজ অ্যান্ড এক্সচেঞ্জ কমিশনের কাছে ফাইল করতে পারি। দূরদর্শী বিবৃতি শুধুমাত্র এই প্রেস রিলিজের তারিখ হিসাবে আমাদের বিশ্বাস এবং অনুমানের প্রতিনিধিত্ব করে। আমরা দূরদর্শী বিবৃতি আপডেট করার কোনো বাধ্যবাধকতা অস্বীকার করি।

পরিচিতি

মিডিয়া যোগাযোগ:
সিওভান লিয়ন্স, সিনিয়র মারকম ম্যানেজার, জেফ্রগ, siobhanL@jfrog.com

বিনিয়োগকারীদের যোগাযোগ:
জেফ শ্রেইনার, বিনিয়োগকারী সম্পর্কের ভিপি, jeffS@jfrog.com

• এসইও চালিত বিষয়বস্তু এবং পিআর বিতরণ। আজই পরিবর্ধিত পান।
• PlatoData.Network উল্লম্ব জেনারেটিভ Ai. নিজেকে ক্ষমতায়িত করুন। এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোএআইস্ট্রিম। Web3 ইন্টেলিজেন্স। জ্ঞান প্রসারিত. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটোইএসজি। কার্বন, ক্লিনটেক, শক্তি, পরিবেশ সৌর, বর্জ্য ব্যবস্থাপনা. এখানে প্রবেশ করুন.
• প্লেটো হেলথ। বায়োটেক এবং ক্লিনিক্যাল ট্রায়াল ইন্টেলিজেন্স। এখানে প্রবেশ করুন.
• উত্স: https://www.fintechnews.org/jfrog-and-aws-accelerate-secure-machine-learning-development/