Amazon SageMaker

En exploitant conjointement JFrog Artifactory et Amazon SageMaker, les modèles de machine learning (ML) peuvent être fournis en même temps que tous les autres composants deRead More >

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Fonctionnalités d’Amazon SageMaker

Source unique de vérité pour les artefacts de ML

L’intégration Amazon SageMaker de JFrog permet aux entreprises de maintenir une source unique de vérité pour tous les artefacts de Machine Learning. Les scientifiques des données et les développeurs peuvent accéder, tracer et gérer des modèles, des ensembles de données et d’autres ressources en toute sécurité dans un dépôt centralisé. Cela garantit que tous les modèles sont facilement accessibles, ce qui simplifie la collaboration entre les équipes et empêche les modifications non autorisées.

Intégration transparente dans les flux de travail de développement logiciel

En intégrant JFrog à Amazon SageMaker, les entreprises peuvent rapprocher le Machine Learning de leurs workflows de développement de logiciels et de cycle de vie de production. Cette intégration protège les modèles contre la suppression accidentelle ou la modification non autorisée, en garantissant qu’ils sont gérés en toute sécurité tout au long de leur cycle de vie. De plus, les modèles de ML peuvent être regroupés en bundles et distribués dans le cadre de n’importe quelle publication de logiciel, alignant ainsi les processus de développement et de déploiement.

Développement et déploiement complets de modèles

Grâce à l’intégration de JFrog, vous pouvez développer, former, sécuriser et déployer des modèles de machine learning de manière transparente dans l’environnement Amazon SageMaker. Les artefacts sont stockés avec des contrôles d’accès robustes et un historique des versions, ce qui garantit la transparence et la traçabilité. Cette prise en charge de bout en bout garantit que vos modèles ML sont traités avec la même rigueur que tout autre composant logiciel critique.

Contrôle des versions robuste et gestion des accès

Avec JFrog Artifactory, les entreprises peuvent stocker des modèles ML développés en interne ou augmentés en interne avec un historique complet des versions et des contrôles d’accès robustes. Cela garantit une plus grande transparence et une plus grande responsabilisation dans la façon dont les modèles sont développés, entraînés et déployés. Les fonctionnalités de contrôle de version permettent aux équipes de suivre les modifications, de revenir aux versions précédentes si nécessaire et de gérer les autorisations pour s’assurer que seul le personnel autorisé peut accéder aux modèles ou les modifier.

Gestion du cycle de vie des modèles de bout en bout

L’intégration JFrog et SageMaker prend en charge l’ensemble du cycle de vie des modèles de Machine Learning, du développement et de la formation à la sécurisation et au déploiement des modèles de ML. En tirant parti de JFrog Artifactory, les organisations peuvent gérer la distribution des modèles dans le cadre de n’importe quelle publication de logiciel, en veillant à ce que tous les composants, y compris les modèles de ML, soient déployés de manière cohérente et sécurisée. Cette capacité de gestion intégrale garantit que le Machine Learning est intégré à votre environnement de production de logiciels, de manière sécurisée.

Ce qu’Artifactory et Xray signifient pour votre infrastructure hybride

Ressources connexes

Documentation

Comment utiliser JFrog Artifactory avec Amazon SageMaker

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Article de blog

Intégration de JFrog Artifactory à Amazon SageMaker

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Communiqué de presse

JFrog et AWS accélèrent le développement sécurisé du machine learning

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FAQ sur Amazon SageMaker

Quels sont les avantages de l’intégration de JFrog Artifactory à Amazon SageMaker ?

L’intégration de JFrog Artifactory à Amazon SageMaker vous permet de gérer, de versionner et de distribuer efficacement des modèles de machine learning, des ensembles de données et d’autres artefacts. Cette intégration garantit que vos workflows ML sont rationalisés, de l'entraînement au déploiement, tout en gardant le contrôle de toutes les dépendances et en permettant la collaboration entre les équipes.

Comment puis-je configurer JFrog Artifactory pour gérer les modèles et les ensembles de données utilisés dans SageMaker ?

Pour configurer JFrog Artifactory pour la gestion des artefacts SageMaker, vous devez configurer Artifactory pour stocker vos modèles de machine learning, vos jeux de données et vos images Docker. Ces artefacts peuvent ensuite être extraits dans SageMaker à des fins d'entraînement et de déploiement. Des instructions de configuration détaillées sont disponibles dans la documentation JFrog et AWS.

JFrog Xray peut-il être utilisé pour analyser les modèles de machine learning à la recherche de vulnérabilités de sécurité avant de les déployer dans SageMaker ?

Oui, JFrog Xray peut analyser les modèles d’apprentissage automatique, les ensembles de données et les images de conteneurs stockés dans Artifactory à la recherche de vulnérabilités de sécurité et de problèmes de conformité. Cela garantit que seuls des artefacts sécurisés et conformes sont déployés dans Amazon SageMaker, ce qui renforce la sécurité de vos workflows de ML.

Comment fonctionne le contrôle de version pour les modèles de machine learning dans l’intégration JFrog et SageMaker ?

JFrog Artifactory fournit un contrôle de version robuste pour les modèles d’apprentissage automatique et d’autres artefacts. Chaque version d’un modèle ou d’un ensemble de données est stockée avec des métadonnées uniques, ce qui facilite le suivi des modifications, le retour aux versions précédentes et la garantie de la reproductibilité de vos flux de travail SageMaker.

Quels types d’artefacts peuvent être gérés dans JFrog Artifactory pour être utilisés avec SageMaker ?

JFrog Artifactory peut gérer un large éventail d’artefacts à utiliser avec Amazon SageMaker, notamment des modèles de machine learning, des ensembles de données, des blocs-notes Jupyter, des images Docker et des packages Python. Cette flexibilité vous permet de centraliser la gestion de toutes les ressources nécessaires à vos projets ML en un seul endroit.

Des Versions Fiables Conçues Pour La Vitesse

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À propos d’Amazon SageMaker

Amazon SageMaker est un service AWS entièrement géré qui rassemble un large éventail d’outils pour permettre un ML hautes performances et à faible coût pour tous les cas d’utilisation. Avec SageMaker, vous pouvez assembler, entraîner et déployer des modèles de ML à l’aide d’outils tels que des blocs-notes, des débogueurs, des profileurs, des pipelines, des MLOps et plus encore, le tout dans un environnement de développement intégré (IDE) unique.

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