Amazon SageMaker

Durch die gemeinsame Nutzung von JFrog Artifactory und Amazon SageMaker können Machine Learning-Modelle (ML) zusammen mit allen anderen Software-Entwicklungskomponenten bereitgestelltRead More >

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Amazon SageMaker-Funktionen

Single Source of Truth für ML-Artefakte

Die Amazon SageMaker-Integration von JFrog ermöglicht es Organisationen, eine Single Source of Truth für alle Machine Learning-Artefakte zu erhalten. Data Scientists und Entwickler können sicher in einem zentralen Repository auf Modelle, Datasets und andere Ressourcen zugreifen, diese verfolgen und verwalten. Dadurch wird sichergestellt, dass alle Modelle leicht zugänglich sind, was die Zusammenarbeit zwischen Teams optimiert und unbefugte Änderungen verhindert.

Nahtlose Integration in die Arbeitsabläufe der Softwareentwicklung

Durch die Integration von JFrog in Amazon SageMaker können Unternehmen Machine Learning näher an ihre Workflows für die Softwareentwicklung und den Produktionslebenszyklus heranführen. Diese Integration schützt Modelle vor versehentlichem Löschen oder unbefugten Änderungen und stellt sicher, dass sie während ihres gesamten Lebenszyklus sicher verwaltet werden. Darüber hinaus können ML-Modelle gebündelt und als Teil jeder Softwareversion verteilt werden, wodurch die Entwicklungs- und Bereitstellungsprozesse aufeinander abgestimmt werden.

Umfassende Modellentwicklung und -bereitstellung

Mit der Integration von JFrog können Sie Machine Learning-Modelle nahtlos innerhalb der Amazon SageMaker-Umgebung entwickeln, trainieren, sichern und bereitstellen. Artefakte werden mit robusten Zugriffskontrollen und einer Versionierungshistorie gespeichert, was Transparenz und Rückverfolgbarkeit bietet. Diese End-to-End-Unterstützung stellt sicher, dass Ihre ML-Modelle mit der gleichen Strenge behandelt werden wie jede andere kritische Softwarekomponente.

Robuste Versionskontrolle und Zugriffsverwaltung

Mit JFrog Artifactory können Unternehmen selbst entwickelte oder intern erweiterte ML-Modelle mit umfassender Versionierungshistorie und robusten Zugriffskontrollen speichern. Dies sorgt für mehr Transparenz und Verantwortlichkeit bei der Entwicklung, dem Training und der Bereitstellung von Modellen. Die Versionskontrollfunktionen ermöglichen es Teams, Änderungen nachzuverfolgen, bei Bedarf zu früheren Versionen zurückzukehren und Berechtigungen zu verwalten, um sicherzustellen, dass nur autorisiertes Personal auf Modelle zugreifen oder diese ändern kann.

End-to-End-Verwaltung des Modelllebenszyklus

Die Integration von JFrog und SageMaker unterstützt den gesamten Lebenszyklus von Machine Learning-Modellen - von der Entwicklung und der Schulung bis zur Sicherung und der Bereitstellung von ML-Modellen. Durch die Nutzung von JFrog Artifactory können Unternehmen die Verteilung von Modellen als Teil jeder Softwareversion verwalten und sicherstellen, dass alle Komponenten, einschließlich ML-Modelle, konsistent und sicher bereitgestellt werden. Diese End-to-End-Verwaltungsfunktion stellt sicher, dass Machine Learning zu einem integralen und sicheren Bestandteil Ihrer Softwareproduktionsumgebung wird.

Was Artifactory und Xray für Ihre hybride Infrastruktur bedeuten

Weitere Ressourcen

Dokumentation

So verwenden Sie JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker

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Blogbeitrag

Integration von JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker

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Webinar

DevSecOps in der Ära der KI/ML-Modellentwicklung mit AWS

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Pressemitteilung

JFrog und AWS beschleunigen die Entwicklung von sicherem Machine Learning

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Häufig gestelle Fragen zu Amazon SageMaker

Was sind die Vorteile der Integration von JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker?

Die Integration von JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker ermöglicht Ihnen die effiziente Verwaltung, Versionierung und Verteilung von Machine-Learning-Modellen, Datensätzen und anderen Artefakten. Diese Integration stellt sicher, dass Ihre ML-Workflows von der Schulung bis zur Bereitstellung gestrafft werden, während Sie die Kontrolle über alle Abhängigkeiten behalten und eine teamübergreifende Zusammenarbeit ermöglichen.

Wie richte ich JFrog Artifactory ein, um Modelle und Datensätze zu verwalten, die in SageMaker verwendet werden?

Um JFrog Artifactory für die Verwaltung von SageMaker-Artefakten einzurichten, müssen Sie Artifactory konfigurieren, um Ihre Machine Learning-Modelle, Datensätze und Docker-Images zu speichern. Diese Artefakte können dann in SageMaker für die Schulung und die Bereitstellung verwendet werden. Detaillierte Einrichtungsanweisungen finden Sie in der JFrog- und AWS-Dokumentation.

Kann JFrog Xray verwendet werden, um Machine Learning-Modelle auf Sicherheitsschwachstellen zu scannen, bevor sie in SageMaker bereitgestellt werden?

Ja, JFrog Xray kann Machine Learning-Modelle, Datensätze und Container-Images, die in Artifactory gespeichert sind, auf Sicherheitslücken und Compliance-Probleme scannen. Dadurch wird sichergestellt, dass nur sichere und konforme Artefakte in Amazon SageMaker bereitgestellt werden, wodurch die Sicherheit Ihrer ML-Workflows erhöht wird.

Wie funktioniert die Versionskontrolle für Machine Learning-Modelle in der JFrog- und SageMaker-Integration?

JFrog Artifactory bietet eine robuste Versionskontrolle für Machine Learning-Modelle und andere Artefakte. Jede Version eines Modells oder Datensatzes wird mit eindeutigen Metadaten gespeichert, so dass Sie Änderungen leicht nachverfolgen, auf frühere Versionen zurücksetzen und die Reproduzierbarkeit in Ihren SageMaker-Workflows sicherstellen können.

Welche Art von Artefakten können in JFrog Artifactory für die Verwendung mit SageMaker verwaltet werden?

JFrog Artifactory kann eine Vielzahl von Artefakten für die Verwendung mit Amazon SageMaker verwalten, darunter Machine Learning-Modelle, Datasets, Jupyter-Notebooks, Docker-Images und Python-Pakete. Diese Flexibilität ermöglicht es Ihnen, die Verwaltung aller für Ihre ML-Projekte erforderlichen Ressourcen an einem Ort zu zentralisieren.

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Über Amazon SageMaker

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter AWS-Service, der eine breite Palette von Tools zusammenführt, um leistungsstarkes und kostengünstiges ML für jeden Anwendungsfall zu ermöglichen. Mit SageMaker können Sie ML-Modelle in großem Maßstab mit Tools wie Notebooks, Debuggern, Profilern, Pipelines, MLOps und mehr erstellen, trainieren und bereitstellen – alles in einer integrierten Entwicklungsumgebung (IDE).

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