Trainieren und implementieren Sie jedes Modell mit einer vollständig verwalteten MLOps-Lösung
Beschleunigen Sie KI-Pipelines und kommen Sie schnell in die Produktion. Mit JFrog ML können Sie problemlos beliebige KI- oder ML-Modelle erstellen, bereitstellen, verwalten und überwachen.
JFrog ML rationalisiert die KI-Entwicklung vom Prototyp bis zur Produktion und befreit Sie von Infrastrukturproblemen, damit Sie sich auf das Wesentliche konzentrieren können.
Modell-Registry
Bringen Sie Ihre Modelle von der Forschung in die Produktion mit einer fortschrittlichen, zentralisierten und produktionsbereiten Modellregistrierung. JFrog ML bringt alle Vorteile von JFrog Artifactory in den MLOps-Lebenszyklus.
Manage the entire model lifecycle with a single centralized registry- Gain visibility into training parameters, hyper parameter tuning and model metadata
- Manage model and traditional software artifacts in one system
- Bring DevOps and MLOps together one one source of truth
Modell-Training
Einfaches Trainieren und Feinabstimmen von KI/ML-Modellen, von linearer Regression bis hin zu erweitertem Deep Learning und LLMs, mit einem einzigen Klick.
- Trained models are saved in the model registry for a smooth transition from training to production
- Train models on GPU or CPU machines to handle any workload
- Retrain models periodically with easy-to-set-up automations
Modell-Serving
Stellen Sie KI/ML-Modelle im Produktivsystem in beliebiger Größenordnung mit einem Klick bereit.
- Serve models as API endpoints for any realtime machine learning use cases
- Execute batch inference on any dataset from various data sources
- A/B test models to compare real-world performance
Modell-Überwachung
Überwachen Sie die Modellleistung und erkennen Sie Datenanomalien in Echtzeit.
- Überwachen Sie die Modellgenauigkeit im Laufe der Zeit und passen Sie die Parameter bei Bedarf an
- Vorhersagequalität kontinuierlich verbessern und Systemzuverlässigkeit aufrechterhalten
- Überwachungs- und Warnsysteme wie PagerDuty und Slack integrieren, um den Zustand und die Performance von Modellen in Echtzeit zu verfolgen
Über 7.500 DevOps-Teams vertrauen JFrog
Multi-Cloud: Unsere Cloud oder Ihre eigene
JFrog ML bietet native Unterstützung für AWS und GCP. Somit können Sie entweder auf unserer Plattform oder Ihrer eigenen Infrastruktur Ihren Deployment-Prozess optimieren.
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