JFrog in AWS pospešujeta razvoj varnega strojnega učenja

Ponovno objavil Platon

Spremljevalci: 0

Nova integracija JFrog Artifactory in Amazon SageMaker razvijalcem in podatkovnim znanstvenikom omogoča gradnjo, usposabljanje in uvajanje modelov ML v oblaku

SUNNYVALE, Kalifornija. - (POSLOVNA ŽICA) -JFrog Ltd. (»JFrog«) (Nasdaq: FROG), podjetje Liquid Software in ustvarjalci Platforma dobavne verige programske opreme JFrog, je danes napovedal novo integracijo z Amazon SageMaker, ki podjetjem pomaga zgraditi, usposobiti in uvesti modele strojnega učenja (ML) za vse primere uporabe s popolnoma upravljano infrastrukturo, orodji in poteki dela. S parjenjem JFrog Artifactory Z Amazon SageMaker je mogoče modele ML dostaviti skupaj z vsemi drugimi komponentami za razvoj programske opreme v sodobnem delovnem toku DevSecOps, zaradi česar je vsak model nespremenljiv, sledljiv, varen in preverjen, ko dozori za izdajo. JFrog je predstavil tudi nove zmožnosti urejanja različic za svoj Rešitev za upravljanje modela ML, ki pomagajo zagotoviti, da sta skladnost in varnost vključeni v vsakem koraku razvoja modela ML.

»Ker vse več podjetij začenja upravljati velike podatke v oblaku, se vodje skupin DevOps sprašujejo, kako lahko razširijo podatkovno znanost in zmogljivosti ML, da pospešijo dostavo programske opreme brez tveganja in zapletenosti,« je dejala Kelly Hartman, višja podpredsednica, globalni kanali in zavezništva, JFrog. »Kombinacija Artifactory in Amazon SageMaker ustvarja en sam vir resnice, ki indoktrinira najboljše prakse DevSecOps za razvoj modelov ML v oblaku – zagotavlja prilagodljivost, hitrost, varnost in brezskrbnost – prebija nove meje MLSecOps.«

Glede na nedavna raziskava Forrester50 odstotkov odločevalcev o podatkih je navedlo uporabo politik upravljanja v okviru AI/ML kot največji izziv za široko uporabo, medtem ko jih je 45 odstotkov navedlo varnost podatkov in modelov kot glavni dejavnik. JFrogova integracija Amazon SageMaker uporablja najboljše prakse DevSecOps za upravljanje modelov ML, kar omogoča razvijalcem in podatkovnim znanstvenikom, da razširijo, pospešijo in zavarujejo razvoj projektov ML na način, ki je na ravni podjetja, varen in spoštuje predpise in organizacijsko skladnost.

JFrog je nov Integracija Amazon SageMaker omogoča organizacijam, da:

Ohranite en sam vir resnice za podatkovne znanstvenike in razvijalce, pri čemer zagotovite, da so vsi modeli lahko dostopni, sledljivi in zaščiteni pred posegi.
Približajte ML potekom delovnega cikla razvoja programske opreme in življenjskega cikla proizvodnje ter zaščitite modele pred brisanjem ali spreminjanjem.
Razvijte, učite, zavarujte in uvajajte modele ML.
Zaznajte in blokirajte uporabo zlonamernih modelov ML v celotni organizaciji.
Preglejte licence modela ML, da zagotovite skladnost s politikami podjetja in regulativnimi zahtevami.
Shranjujte domače ali interno razširjene modele ML z robustnimi kontrolami dostopa in zgodovino različic za večjo preglednost.
Združite in distribuirajte modele ML kot del katere koli izdaje programske opreme.

»Tradicionalni procesi razvoja programske opreme in strojno učenje se razlikujejo, ker nimajo integracije z obstoječimi orodji,« je povedal Larry Carvalho, direktor in ustanovitelj RobustCloud. »JFrog Artifactory in Amazon SageMaker skupaj zagotavljata integrirano in nadzorovano okolje od konca do konca za strojno učenje. Združevanje teh svetov predstavlja pomemben napredek pri usklajevanju cevovodov strojnega učenja z uveljavljenimi življenjskimi cikli razvoja programske opreme in najboljšimi praksami.«

Skupaj z integracijo Amazon SageMaker, JFrog razkril nove zmožnosti urejanja različic za njegovo Rešitev za upravljanje modelov ML ki vključujejo razvoj modela v potek dela organizacije DevSecOps za povečanje preglednosti okoli vsake različice modela, tako da lahko razvijalci, ekipe DevOps in podatkovni znanstveniki zagotovijo uporabo pravilne in varne različice modela.

Integracija JFrog z Amazon SageMaker, ki je zdaj na voljo strankam JFrog in uporabnikom Amazon SageMaker, zagotavlja, da so vsi artefakti, ki jih uporabijo podatkovni znanstveniki ali se uporabljajo za razvoj aplikacij ML, potegnjeni iz in shranjeni v JFrog Artifactory.

Za globlji vpogled v integracijo in njeno delovanje preberite ta blog. Registrirate se lahko tudi za pridružitev JFrog in AWS v sredo, 31. januarja, ob 1 ET/10 PT za izobraževalni spletni seminar, "Gradnja za prihodnost: DevSecOps v dobi razvoja modelov AI/ML" opis najboljših praks za uvedbo uporabe in razvoja modela v varno dobavno verigo programske opreme in procese razvoja.

Vam je všeč ta zgodba? Objavite to na X (prej Twitter): .@jfrog uvaja novo integracijo z @awscloud SageMaker za odklepanje večje #ML #varnosti in inovacij v celotnem življenjskem ciklu razvoja programske opreme. Nauči se več: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

O JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG) je na misiji ustvariti svet programske opreme, dostavljene brez trenja od razvijalca do naprave. Platforma dobavne verige programske opreme JFrog, ki jo poganja vizija »Liquid Software«, je enoten sistem zapisov, ki organizacijam omogoča hitro in varno izdelavo, upravljanje in distribucijo programske opreme ter zagotavlja, da je na voljo, sledljiva in zaščitena pred posegi. Integrirane varnostne funkcije prav tako pomagajo prepoznati, zaščititi in odpraviti grožnje in ranljivosti. Hibridna, univerzalna platforma v več oblakih JFrog je na voljo kot samostojne storitve in storitve SaaS pri večjih ponudnikih storitev v oblaku. Milijoni uporabnikov in 7K+ strank po vsem svetu, vključno z večino Fortune 100, so odvisni od rešitev JFrog za varno sprejemanje digitalne transformacije. Ko enkrat skočiš naprej, ne greš več nazaj! Več o tem na jfrog.com in nas spremljajte na Twitterju: @jfrog.

Opozorilo o izjavah, ki se nanašajo na prihodnost

To sporočilo za javnost vsebuje izjave o »v prihodnost«, kot je ta izraz opredeljen v ameriških zveznih zakonih o vrednostnih papirjih, vključno z, vendar ne omejeno na izjave v zvezi z integracijo JFrog Artifactory in Amazon SageMaker, ki omogoča sodelovanje pri gradnji in uvajanju modelov ML, novih zmožnosti različic JFrog za svojo rešitev ML Model Management in pričakovane koristi za stranke.

Te izjave o prihodnosti temeljijo na naših trenutnih predpostavkah, pričakovanjih in prepričanjih ter so podvržene znatnim tveganjem, negotovostim, predpostavkam in spremembam okoliščin, ki lahko povzročijo, da se dejanski rezultati, uspešnost ali dosežki družbe JFrog bistveno razlikujejo od tistih, ki so izraženi ali nakazani v kateri koli napovedi. -vidna izjava. Obstaja veliko število dejavnikov, ki bi lahko povzročili, da se dejanski rezultati, uspešnost ali dosežki bistveno razlikujejo od izjav v tem sporočilu za javnost, vključno, a ne omejeno na tveganja, podrobno opisana v naših vlogah pri Komisiji za vrednostne papirje in borzo, vključno z našim letnim poročilom na obrazcu 10-K za leto, ki se je končalo 31. decembra 2022, naša četrtletna poročila na obrazcu 10-Q ter druge vloge in poročila, ki jih lahko občasno predložimo Komisiji za vrednostne papirje in borzo. Izjave o prihodnosti predstavljajo naša prepričanja in domneve samo na datum tega sporočila za javnost. Zavračamo kakršno koli obveznost posodabljanja izjav o prihodnosti.

Kontakti

Kontakt z mediji:
Siobhan Lyons, višja vodja MarComm, JFrog, siobhanL@jfrog.com

Kontakt za vlagatelje:
Jeff Schreiner, podpredsednik za odnose z vlagatelji, jeffS@jfrog.com