JFrog và AWS tăng tốc phát triển máy học an toàn

Được xuất bản lại bởi Plato

Người theo dõi: 0

Tích hợp JFrog Artifactory và Amazon SageMaker mới trao quyền cho các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu xây dựng, đào tạo và triển khai Mô hình ML trên đám mây

SUNNYVALE, California, (DOANH NGHIỆP) -Công ty TNHH JFrog (“JFrog”) (Nasdaq: FROG), công ty Liquid Software và là người tạo ra Nền tảng chuỗi cung ứng phần mềm JFrog, hôm nay đã công bố một tích hợp mới với Amazon SageMaker, giúp các công ty xây dựng, đào tạo và triển khai các mô hình máy học (ML) cho mọi trường hợp sử dụng với cơ sở hạ tầng, công cụ và quy trình làm việc được quản lý hoàn toàn. Bằng cách ghép nối Nhà máy tạo tác JFrog với Amazon SageMaker, các mô hình ML có thể được phân phối cùng với tất cả các thành phần phát triển phần mềm khác trong quy trình làm việc DevSecOps hiện đại, giúp mỗi mô hình trở nên bất biến, có thể theo dõi, bảo mật và xác thực khi hoàn thiện để phát hành. JFrog cũng tiết lộ khả năng lập phiên bản mới cho Giải pháp quản lý mô hình ML, giúp đảm bảo tính tuân thủ và bảo mật được tích hợp ở mọi bước phát triển mô hình ML.

Kelly Hartman, SVP, Global Channels and Alliances, JFrog cho biết: “Khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu quản lý dữ liệu lớn trên đám mây, các nhà lãnh đạo nhóm DevOps đang hỏi làm thế nào họ có thể mở rộng quy mô khoa học dữ liệu và khả năng ML để tăng tốc phân phối phần mềm mà không gây ra rủi ro và sự phức tạp”. “Sự kết hợp giữa Artifactory và Amazon SageMaker tạo ra một nguồn thông tin duy nhất truyền bá các biện pháp thực hành tốt nhất của DevSecOps cho việc phát triển mô hình ML trên đám mây – mang lại sự linh hoạt, tốc độ, bảo mật và sự an tâm – đột phá vào một biên giới mới của MLSecOps.”

Theo một khảo sát Forrester gần đây50% người ra quyết định về dữ liệu cho rằng việc áp dụng các chính sách quản trị trong AI/ML là thách thức lớn nhất đối với việc sử dụng rộng rãi, trong khi 45% coi bảo mật dữ liệu và mô hình là yếu tố quyết định. Tích hợp Amazon SageMaker của JFrog áp dụng các biện pháp thực hành tốt nhất của DevSecOps vào quản lý mô hình ML, cho phép các nhà phát triển và nhà khoa học dữ liệu mở rộng, tăng tốc và đảm bảo quá trình phát triển các dự án ML theo cách cấp doanh nghiệp, bảo mật và tuân thủ sự tuân thủ quy định và tổ chức.

Sản phẩm mới của JFrog Tích hợp Amazon SageMaker cho phép các tổ chức:

Duy trì một nguồn thông tin xác thực duy nhất cho các nhà khoa học và nhà phát triển dữ liệu, đảm bảo tất cả các mô hình đều có thể truy cập dễ dàng, có thể theo dõi và chống giả mạo.
Đưa ML đến gần hơn với quy trình phát triển phần mềm và vòng đời sản xuất, bảo vệ các mô hình khỏi bị xóa hoặc sửa đổi.
Phát triển, đào tạo, bảo mật và triển khai các mô hình ML.
Phát hiện và ngăn chặn việc sử dụng các mô hình ML độc hại trong toàn tổ chức.
Quét giấy phép mô hình ML để đảm bảo tuân thủ các chính sách của công ty và các yêu cầu quy định.
Lưu trữ các mô hình ML được phát triển nội bộ hoặc được tăng cường nội bộ bằng các biện pháp kiểm soát quyền truy cập mạnh mẽ và lịch sử phiên bản để có được tính minh bạch cao hơn.
Gói và phân phối các mô hình ML như một phần của bất kỳ bản phát hành phần mềm nào.

Larry Carvalho, Hiệu trưởng và người sáng lập của cho biết: “Các quy trình phát triển phần mềm truyền thống và học máy tách biệt, thiếu tích hợp với các công cụ hiện có”. Mạnh mẽĐám mây. “Cùng nhau, JFrog Artifactory và Amazon SageMaker cung cấp một môi trường được quản lý, tích hợp từ đầu đến cuối cho machine learning. Việc kết hợp những thế giới này lại với nhau thể hiện sự tiến bộ đáng kể trong việc hài hòa các quy trình học máy với các vòng đời phát triển phần mềm đã được thiết lập và các phương pháp hay nhất.”

Cùng với sự tích hợp Amazon SageMaker, JFrog tiết lộ khả năng tạo phiên bản mới cho nó Giải pháp quản lý mô hình ML kết hợp việc phát triển mô hình vào quy trình làm việc DevSecOps của tổ chức để tăng tính minh bạch xung quanh từng phiên bản mô hình để các nhà phát triển, nhóm DevOps và nhà khoa học dữ liệu có thể đảm bảo sử dụng phiên bản chính xác, an toàn của mô hình.

Việc tích hợp JFrog với Amazon SageMaker, hiện có sẵn cho khách hàng của JFrog và người dùng Amazon SageMaker, đảm bảo tất cả các tạo phẩm được các nhà khoa học dữ liệu sử dụng hoặc sử dụng để phát triển ứng dụng ML đều được lấy từ và lưu trong JFrog Artifactory.

Để có cái nhìn sâu hơn về sự tích hợp và cách nó hoạt động, hãy đọc blog này. Bạn cũng có thể đăng ký tham gia JFrog và AWS vào Thứ Tư, ngày 31 tháng 1 lúc 10 giờ chiều theo giờ ET/XNUMX giờ sáng theo giờ Thái Bình Dương để tham gia hội thảo trực tuyến về giáo dục, "Xây dựng cho tương lai: DevSecOps trong kỷ nguyên phát triển mô hình AI/ML, " mô tả các phương pháp hay nhất để giới thiệu việc sử dụng và phát triển mô hình vào chuỗi cung ứng phần mềm an toàn và quy trình phát triển.

Thích câu chuyện này? Đăng bài này lên X (trước đây là Twitter): .@jfrog triển khai tích hợp mới với @awscloud SageMaker để mở khóa #ML #bảo mật và đổi mới lớn hơn trong suốt vòng đời phát triển phần mềm. Tìm hiểu thêm: https://jfrog.co/4aW18gT #SoftwareSupplyChain #DevSecOps #SDLC #MachineLearning #AI

Giới thiệu về JFrog

JFrog Ltd. (Nasdaq: FROG) đang thực hiện sứ mệnh tạo ra một thế giới phần mềm được phân phối trơn tru từ nhà phát triển đến thiết bị. Được thúc đẩy bởi tầm nhìn “Phần mềm lỏng”, Nền tảng chuỗi cung ứng phần mềm JFrog là một hệ thống hồ sơ duy nhất giúp các tổ chức xây dựng, quản lý và phân phối phần mềm một cách nhanh chóng và an toàn, đảm bảo phần mềm luôn sẵn có, có thể theo dõi và chống giả mạo. Các tính năng bảo mật tích hợp cũng giúp xác định, bảo vệ và khắc phục các mối đe dọa và lỗ hổng. Nền tảng đa đám mây, phổ quát, đa đám mây của JFrog có sẵn dưới dạng cả dịch vụ tự lưu trữ và dịch vụ SaaS trên các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn. Hàng triệu người dùng và hơn 7K khách hàng trên toàn thế giới, bao gồm phần lớn Fortune 100, phụ thuộc vào các giải pháp của JFrog để thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số một cách an toàn. Một khi bạn nhảy về phía trước, bạn sẽ không quay trở lại! Tìm hiểu thêm tại jfrog.com và theo dõi chúng tôi trên Twitter: @jfrog.

Lưu ý thận trọng về các tuyên bố hướng tới tương lai

Thông cáo báo chí này chứa các tuyên bố "hướng tới tương lai", vì thuật ngữ đó được định nghĩa theo luật chứng khoán liên bang Hoa Kỳ, bao gồm nhưng không giới hạn ở các tuyên bố liên quan đến việc tích hợp JFrog Artifactory và Amazon SageMaker cho phép cộng tác xây dựng và triển khai Mô hình ML, khả năng tạo phiên bản mới của JFrog về giải pháp Quản lý Mô hình ML và những lợi ích dự đoán cho khách hàng.

Những tuyên bố hướng tới tương lai này dựa trên các giả định, kỳ vọng và niềm tin hiện tại của chúng tôi, đồng thời phải chịu rủi ro, sự không chắc chắn, giả định và thay đổi đáng kể trong hoàn cảnh có thể khiến kết quả, hiệu suất hoặc thành tích thực tế của JFrog khác biệt đáng kể so với những gì được thể hiện hoặc ngụ ý trong bất kỳ báo cáo tương lai nào. -tuyên bố nhìn. Có một số lượng đáng kể các yếu tố có thể khiến kết quả, hiệu suất hoặc thành tích thực tế khác biệt đáng kể so với những tuyên bố được đưa ra trong thông cáo báo chí này, bao gồm nhưng không giới hạn ở các rủi ro được nêu chi tiết trong hồ sơ của chúng tôi gửi lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch, kể cả trong báo cáo thường niên của chúng tôi. trên Biểu mẫu 10-K cho năm kết thúc vào ngày 31 tháng 2022 năm 10, các báo cáo hàng quý của chúng tôi theo Biểu mẫu XNUMX-Q cũng như các hồ sơ và báo cáo khác mà đôi khi chúng tôi có thể nộp cho Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch. Những tuyên bố hướng tới tương lai chỉ thể hiện niềm tin và giả định của chúng tôi kể từ ngày phát hành thông cáo báo chí này. Chúng tôi từ chối mọi nghĩa vụ cập nhật các tuyên bố hướng tới tương lai.

Liên hệ

Liên hệ với Media:
Siobhan Lyons, Giám đốc Sr. MarComm, JFrog, siobhanL@jfrog.com

Liên hệ với nhà đầu tư:
Jeff Schreiner, Phó Giám đốc Quan hệ Nhà đầu tư, jeffS@jfrog.com