Amazon SageMaker

JFrog ArtifactoryとAmazon SageMakerを統合することで、機械学習モデル、データセット、その他のアーティファクトを効率的に管理、バージョン管理、配布することができます。この統合により、トレーニングからデプロイまでのMLワークフローが合理化されると同時に、すべての依存関係の制御を維持し、チーム間のコラボレーションが可能になります。

JFrog ArtifactoryでSageMakerのアーティファクトを管理するように設定するには、機械学習モデル、データセット、Dockerイメージを保存するようにArtifactoryを設定する必要があります。これらのアーティファクトは、トレーニングとデプロイのためにSageMakerに取り込むことができます。詳細なセットアップ手順は、JFrogとAWSのドキュメントに記載されています。

はい、JFrog XrayはArtifactoryに保存されている機械学習モデル、データセット、コンテナイメージをスキャンして、セキュリティの脆弱性やコンプライアンスの問題を検出することができます。これにより、安全で準拠したアーティファクトのみがAmazon SageMakerにデプロイされ、MLワークフローのセキュリティが強化されます。

JFrog Artifactoryは機械学習モデルやその他のアーティファクトの堅牢なバージョン管理を提供します。モデルまたはデータセットの各バージョンは一意のメタデータとともに保存されるため、変更の追跡、以前のバージョンへのロールバック、SageMakerワークフローでの再現性の確保が容易になります。

JFrog Artifactoryは、機械学習モデル、データセット、Jupyterノートブック、Dockerイメージ、Pythonパッケージなど、Amazon SageMakerで使用する幅広いアーティファクトを管理することができます。この柔軟性により、MLプロジェクトに必要なすべてのリソースの管理を1か所で一元化できます。