Skaliertes Modellmanagement
Im Gegensatz zu Git und Einzellösungen bietet die Nutzung von JFrog für das Modellmanagement das Beste an Leistung, Skalierbarkeit und optimierter Handhabung großer Binärdateien.
Verwalten Sie ML-Modelle als
Teil Ihrer sicheren
Software-Lieferkette
Erstellen Sie ein einheitliches Archivsystem für ML-Modelle, das
die ML/KI-Entwicklung in Einklang mit Ihrem bestehenden
SDLC bringt. ML-Modellmanagement (jetzt in der Beta-Phase) ermöglicht
die Speicherung von Modellen von Erstanbietern und Proxy Hugging
Face mit Überprüfung auf Sicherheits- und Lizenzprobleme.
Demo buchen
die ML/KI-Entwicklung in Einklang mit Ihrem bestehenden
SDLC bringt. ML-Modellmanagement (jetzt in der Beta-Phase) ermöglicht
die Speicherung von Modellen von Erstanbietern und Proxy Hugging
Face mit Überprüfung auf Sicherheits- und Lizenzprobleme.
Vereinheitlichen Sie ML, Entwicklung, Sicherheit und Ops
Bringen Sie die Verwaltung von KI/ML-Modellen zusammen mit pypi, CRAN, Conan, Conda und anderen Softwarekomponenten für
eine einheitliche Sicht auf die Software, die Sie entwickeln und veröffentlichen. Wenden Sie die gleichen bewährten Verfahren, die Sie für die Paketverwaltung
verwenden, auch auf die Modellverwaltung an.
Profitieren Sie von
ALLE Ihre Softwarekomponenten an einem Ort
Proxy Hugging Face zur Gewährleistung der Verfügbarkeit von Modellen, auf die Sie sich verlassen
Bessere Kontrolle, Rückverfolgbarkeit und Sicherheit von ML-Modellen
Integrierte Erkennung bösartiger Modelle und Einhaltung von Lizenzbestimmungen
Standardisieren Sie MLOps-Prozesse mit bestehenden Tools
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Proxy Hugging Face zur Gewährleistung der Verfügbarkeit von Modellen, auf die Sie sich verlassen
Bessere Kontrolle, Rückverfolgbarkeit und Sicherheit von ML-Modellen
Integrierte Erkennung bösartiger Modelle und Einhaltung von Lizenzbestimmungen
Standardisieren Sie MLOps-Prozesse mit bestehenden Tools
Energie für die Software
, die die Welt antreibt
Die Vision von Liquid Software ist es, Softwarepakete automatisch, nahtlos und sicher von jeder Quelle auf jedes Gerät zu übertragen.
Zusätzlichen Ressourcen
Häufig gestellte Fragen
Welche Modell-Repositories/zoo API-Schnittstellen unterstützt JFrog?
JFrog unterstützt derzeit Hugging Face als Modell-Repository. Unternehmen können ihre eigenen oder geänderten Modelle über lokale Repositories hochladen und Hugging Face mit Remote-Repositories für Modelle von Drittanbietern verknüpfen.
Welche Dateiformate werden von JFrog für Modelle unterstützt?
JFrog unterstützt alle Dateiformate (z.B. pkl, onnyx) und Frameworks als eine Ableitung von Hugging Face.
Unterstützen die lokalen Hugging Face-Repositories von JFrog die Föderation?
Ja, die Modell- und Datendateien werden in Föderationen aufgenommen.
Agiert JFrog als Repository oder Registry für Machine Learning-Modelle?
JFrog dient als ML-Modell-Registry mit allen Vorteilen von Artifactory und Xray, die auf die Modelle einer Organisation angewendet werden.
