Hugging Face

Créez un système d’enregistrement unique pour les modèles de ML qui harmonise le développement de ML/AI avec votre SSC existant. JFrog Artifactory prend désormais en chargeRead More >

nativement les modèles de ML, avec notamment la capacité à relayer Hugging Face, un hub de modèles de premier plan. Gérez vos modèles ML et tous leurs fichiers associés, ainsi que les packages PyPi, les bibliothèques Conan et les images Docker qui constitueront votre application basée sur l’IA. Read Less >

Démarrer Gratuitement Planifiez une démo

Caractéristiques d’intégration de Hugging Face

Dépôts Hugging Face à distance

Mettez en cache les modèles Open Source de Hugging Face dans un dépôt JFrog Artifactory Remote Hugging Face, protégeant ainsi les modèles sur lesquels vous comptez contre la suppression ou la modification.

Dépôts Hugging Face locaux

Stockez et gérez des modèles ML et GenAI propriétaires et augmentés en interne, avec une évolutivité pour prendre en charge des fichiers binaires massifs

Scan de modèles ML

Détectez et bloquez les modèles malveillants et ceux dont les licences ne sont pas conformes.

Gouvernance

Contrôle et gouvernance complets des modèles intégrés et exploités par l'organisation de ML/science des données en prévision des inévitables réglementations à venir

FAQ sur Hugging Face

Quels sont les formats de fichiers pris en charge par JFrog pour les modèles ?

JFrog prend en charge tous les formats de fichiers (c’est-à-dire pkl, onnyx) et de frameworks en tant que dérivé de Hugging Face.

Les dépôts locaux JFrog Hugging Face prennent-ils en charge la fédération ?

Oui, le modèle et les fichiers de données seront inclus dans les fédérations.

JFrog agit-il comme un dépôt ou un registre de modèle de Machine Learning ?

JFrog sert de registre de modèles ML avec tous les avantages d’Artifactory et de Xray appliqués aux modèles d’une organisation.

Des Versions Fiables Conçues Pour La Vitesse

Démarrer Gratuitement

Learn more