जेफ्रॉग और एडब्ल्यूएस सुरक्षित मशीन लर्निंग विकास में तेजी लाते हैं

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नया जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर एकीकरण डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को क्लाउड में एमएल मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने का अधिकार देता है।

SUNNYVALE, कैलिफ़ोर्निया - (बिजनेस तार) -जेफ्रोग लिमिटेड ("जेफ्रॉग") (नैस्डेक: फ्रॉग), लिक्विड सॉफ्टवेयर कंपनी और इसके निर्माता जेफ्रॉग सॉफ्टवेयर सप्लाई चेन प्लेटफार्म, ने आज के साथ एक नए एकीकरण की घोषणा की अमेज़न SageMaker, जो कंपनियों को पूरी तरह से प्रबंधित बुनियादी ढांचे, उपकरण और वर्कफ़्लो के साथ किसी भी उपयोग के मामले के लिए मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और तैनात करने में मदद करता है। जोड़ी बनाकर जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ, एमएल मॉडल को आधुनिक DevSecOps वर्कफ़्लो में अन्य सभी सॉफ़्टवेयर विकास घटकों के साथ वितरित किया जा सकता है, जिससे प्रत्येक मॉडल अपरिवर्तनीय, पता लगाने योग्य, सुरक्षित और रिलीज के लिए परिपक्व होने पर मान्य हो जाता है। जेफ्रॉग ने इसके लिए नई संस्करण क्षमताओं का भी अनावरण किया एमएल मॉडल प्रबंधन समाधान, जो एमएल मॉडल विकास के हर चरण में अनुपालन और सुरक्षा सुनिश्चित करने में मदद करता है।

"जैसे-जैसे अधिक कंपनियां क्लाउड में बड़े डेटा का प्रबंधन करना शुरू करती हैं, DevOps टीम के नेता पूछ रहे हैं कि वे जोखिम और जटिलता के बिना सॉफ्टवेयर डिलीवरी में तेजी लाने के लिए डेटा विज्ञान और एमएल क्षमताओं को कैसे बढ़ा सकते हैं," केली हार्टमैन, एसवीपी, ग्लोबल चैनल्स एंड अलायंस, जेफ्रॉग ने कहा। "आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर का संयोजन सत्य का एक एकल स्रोत बनाता है जो क्लाउड में एमएल मॉडल विकास के लिए DevSecOps को सर्वोत्तम प्रथाओं का सिद्धांत देता है - लचीलापन, गति, सुरक्षा और मन की शांति प्रदान करता है - MLSecOps की एक नई सीमा में प्रवेश करता है।"

एक के अनुसार हालिया फॉरेस्टर सर्वेक्षण50 प्रतिशत डेटा निर्णय निर्माताओं ने एआई/एमएल के भीतर शासन नीतियों को लागू करने को व्यापक उपयोग के लिए सबसे बड़ी चुनौती बताया, जबकि 45 प्रतिशत ने डेटा और मॉडल सुरक्षा को गेटिंग कारक बताया। JFrog का Amazon SageMaker एकीकरण, ML मॉडल प्रबंधन के लिए DevSecOps सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करता है, जिससे डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को ML परियोजनाओं के विकास को एंटरप्राइज-ग्रेड, सुरक्षित और विनियामक और संगठनात्मक अनुपालन का पालन करने वाले तरीके से विस्तार, तेजी लाने और सुरक्षित करने की अनुमति मिलती है।

जेफ्रॉग नया है अमेज़ॅन सेजमेकर एकीकरण संगठनों को इसकी अनुमति देता है:

डेटा वैज्ञानिकों और डेवलपर्स के लिए सत्य का एक एकल स्रोत बनाए रखें, यह सुनिश्चित करते हुए कि सभी मॉडल आसानी से पहुंच योग्य, पता लगाने योग्य और छेड़छाड़-रोधी हों।
एमएल को सॉफ़्टवेयर विकास और उत्पादन जीवनचक्र वर्कफ़्लो के करीब लाएँ, मॉडलों को विलोपन या संशोधन से बचाएँ।
एमएल मॉडल विकसित करें, प्रशिक्षित करें, सुरक्षित करें और तैनात करें।
पूरे संगठन में दुर्भावनापूर्ण एमएल मॉडल के उपयोग का पता लगाएं और उसे रोकें।
कंपनी की नीतियों और नियामक आवश्यकताओं का अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए एमएल मॉडल लाइसेंस को स्कैन करें।
अधिक पारदर्शिता के लिए मजबूत पहुंच नियंत्रण और संस्करण इतिहास के साथ घरेलू या आंतरिक रूप से संवर्धित एमएल मॉडल को स्टोर करें।
किसी भी सॉफ़्टवेयर रिलीज़ के हिस्से के रूप में एमएल मॉडल को बंडल और वितरित करें।

के प्रिंसिपल और संस्थापक लैरी कार्वाल्हो ने कहा, "पारंपरिक सॉफ्टवेयर विकास प्रक्रियाएं और मशीन लर्निंग अलग-अलग हैं, मौजूदा उपकरणों के साथ एकीकरण की कमी है।" मजबूतबादल. “एक साथ, जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर मशीन लर्निंग के लिए एक एकीकृत एंड-टू-एंड, शासित वातावरण प्रदान करते हैं। इन दुनियाओं को एक साथ लाना स्थापित सॉफ्टवेयर विकास जीवनचक्रों और सर्वोत्तम प्रथाओं के साथ मशीन लर्निंग पाइपलाइनों को सुसंगत बनाने की दिशा में महत्वपूर्ण प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है।

इसके अमेज़ॅन सेजमेकर एकीकरण के साथ, जेफ्रॉग नई संस्करण क्षमताओं का अनावरण किया मित्रता के लिए एमएल मॉडल प्रबंधन समाधान जो प्रत्येक मॉडल संस्करण के आसपास पारदर्शिता बढ़ाने के लिए संगठन के DevSecOps वर्कफ़्लो में मॉडल विकास को शामिल करता है ताकि डेवलपर्स, DevOps टीमें और डेटा वैज्ञानिक यह सुनिश्चित कर सकें कि मॉडल का सही, सुरक्षित संस्करण उपयोग किया जाता है।

अमेज़ॅन सेजमेकर के साथ जेफ्रॉग एकीकरण, जो अब जेफ्रॉग ग्राहकों और अमेज़ॅन सेजमेकर उपयोगकर्ताओं के लिए उपलब्ध है, यह सुनिश्चित करता है कि डेटा वैज्ञानिकों द्वारा उपभोग की गई या एमएल अनुप्रयोगों को विकसित करने के लिए उपयोग की जाने वाली सभी कलाकृतियों को जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी से निकाला और सहेजा गया है।

एकीकरण और यह कैसे काम करता है, इस पर गहराई से नज़र डालने के लिए पढ़ें इस ब्लॉग. आप शैक्षिक वेबिनार के लिए बुधवार, 31 जनवरी को दोपहर 1 बजे ईटी/10 बजे पीटी पर जेफ्रॉग और एडब्ल्यूएस में शामिल होने के लिए पंजीकरण भी कर सकते हैं। "भविष्य के लिए निर्माण: AI/ML मॉडल विकास के युग में DevSecOps, " सुरक्षित सॉफ्टवेयर आपूर्ति श्रृंखला और विकास प्रक्रियाओं में मॉडल के उपयोग और विकास को शुरू करने के लिए सर्वोत्तम प्रथाओं का वर्णन करना।

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जेफ्रॉग के बारे में

जेफ्रॉग लिमिटेड (नैस्डेक: फ्रॉग) डेवलपर से डिवाइस तक बिना किसी रुकावट के वितरित सॉफ्टवेयर की दुनिया बनाने के मिशन पर है। "लिक्विड सॉफ्टवेयर" दृष्टिकोण से प्रेरित, जेफ्रॉग सॉफ्टवेयर सप्लाई चेन प्लेटफॉर्म रिकॉर्ड की एक एकल प्रणाली है जो संगठनों को सॉफ्टवेयर को जल्दी और सुरक्षित रूप से बनाने, प्रबंधित करने और वितरित करने की शक्ति देता है, यह सुनिश्चित करता है कि यह उपलब्ध, ट्रेस करने योग्य और छेड़छाड़-प्रूफ है। एकीकृत सुरक्षा सुविधाएँ खतरों और कमजोरियों की पहचान करने, सुरक्षा करने और उनसे निपटने में भी मदद करती हैं। जेफ्रॉग का हाइब्रिड, यूनिवर्सल, मल्टी-क्लाउड प्लेटफॉर्म प्रमुख क्लाउड सेवा प्रदाताओं में सेल्फ-होस्टेड और SaaS दोनों सेवाओं के रूप में उपलब्ध है। दुनिया भर में लाखों उपयोगकर्ता और 7K+ ग्राहक, जिनमें अधिकांश फॉर्च्यून 100 भी शामिल हैं, डिजिटल परिवर्तन को सुरक्षित रूप से अपनाने के लिए JFrog समाधानों पर निर्भर हैं। एक बार जब आप आगे छलांग लगाएंगे, तो आप पीछे नहीं हटेंगे! यहां और जानें jfrog.com और हमें ट्विटर पर फॉलो करें: @jfrog.

भविष्योन्मुखी बयानों के बारे में सावधान नोट

इस प्रेस विज्ञप्ति में "भविष्य उन्मुख" बयान शामिल हैं, क्योंकि यह शब्द अमेरिकी संघीय प्रतिभूति कानूनों के तहत परिभाषित किया गया है, जिसमें जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर एकीकरण के बारे में बयान शामिल हैं, जो एमएल मॉडल के निर्माण और तैनाती पर सहयोग को सक्षम करने, जेफ्रॉग की नई संस्करण क्षमताओं को सक्षम करते हैं। अपने एमएल मॉडल प्रबंधन समाधान और ग्राहकों को अपेक्षित लाभ के लिए।

ये भविष्योन्मुखी बयान हमारी वर्तमान धारणाओं, अपेक्षाओं और विश्वासों पर आधारित हैं और पर्याप्त जोखिमों, अनिश्चितताओं, धारणाओं और परिस्थितियों में बदलाव के अधीन हैं, जिसके कारण जेफ्रॉग के वास्तविक परिणाम, प्रदर्शन या उपलब्धियाँ किसी भी भविष्य में व्यक्त या निहित से भिन्न हो सकती हैं। -दिखने वाला बयान. ऐसे कई कारक हैं जो वास्तविक परिणाम, प्रदर्शन या उपलब्धियों का कारण बन सकते हैं, जो इस प्रेस विज्ञप्ति में दिए गए बयानों से भौतिक रूप से भिन्न हो सकते हैं, जिनमें हमारी वार्षिक रिपोर्ट सहित प्रतिभूति और विनिमय आयोग के साथ हमारी फाइलिंग में विस्तृत जोखिम शामिल हैं, लेकिन इन्हीं तक सीमित नहीं हैं। 10 दिसंबर, 31 को समाप्त वर्ष के लिए फॉर्म 2022-के पर, फॉर्म 10-क्यू पर हमारी त्रैमासिक रिपोर्ट, और अन्य फाइलिंग और रिपोर्ट जो हम समय-समय पर प्रतिभूति और विनिमय आयोग के साथ दाखिल कर सकते हैं। भविष्योन्मुखी बयान केवल इस प्रेस विज्ञप्ति की तारीख तक हमारे विश्वासों और धारणाओं का प्रतिनिधित्व करते हैं। हम भविष्योन्मुखी बयानों को अद्यतन करने की किसी भी बाध्यता से इनकार करते हैं।

संपर्क

मीडिया संपर्क:
सियोभान ल्योंस, सीनियर मारकॉम मैनेजर, जेफ्रॉग, siobhanL@jfrog.com

निवेशक संपर्क:
जेफ़ श्राइनर, निवेशक संबंध के उपाध्यक्ष, jeffS@jfrog.com