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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

Was Artifactory und Xray für Ihre hybride Infrastruktur bedeuten

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Dokumentation

So verwenden Sie JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker

Blogbeitrag

Integration von JFrog Artifactory mit Amazon SageMaker

Webinar

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

Pressemitteilung

JFrog und AWS beschleunigen die Entwicklung von sicherem Machine Learning

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.

Vertrauenswürdige Releases, die für Schnelligkeit gebaut werden

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).