AWS Logo

Amazon SageMaker

JFrog ArtifactoryとAmazonRead More >

SageMakerを併用することで、機械学習(ML)モデルを他のすべてのソフトウェア開発コンポーネントと一緒に提供することができます。Read Less >

Amazon SageMakerの機能

ArtifactoryおよびXrayのハイブリッドインフラストラクチャに対する意義

関連リソース
ドキュメンテーション

JFrog ArtifactoryとAmazon SageMakerの併用方法

ブログ記事

JFrog ArtifactoryとAmazon SageMakerの統合

ウェビナー

AWSによるAI/MLモデル開発時代のDevSecOps

プレスリリース

JFrogとAWSが安全な機械学習開発を加速

Amazon SageMakerに関するよくある質問

JFrog ArtifactoryとAmazon SageMakerを統合するメリットは何ですか?

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。

SageMakerで使用されるモデルとデータセットを管理するためにJFrog Artifactoryをどのように設定しますか?

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。

JFrog Xrayを使用して、SageMakerにデプロイする前に機械学習モデルのセキュリティ脆弱性をスキャンできますか?

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とSageMakerの統合における機械学習モデルのバージョン管理はどのように機能しますか?

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。

SageMakerで使用するためにJFrog Artifactoryで管理できるアーティファクトにはどのようなものがありますか?

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。

スピードを重視した信頼のおけるリリース

Amazon SageMakerについて

Amazon SageMakerは、あらゆるユースケースで高パフォーマンスで低コストのMLを可能にする幅広いツールセットをまとめたフルマネージド型のAWSサービスです。SageMakerを使用すると、ノートブック、デバッガー、プロファイラー、Pipelines、MLOpsなどのツールを使用して、MLモデルの構築、学習、デプロイを大規模に行うことができます。これらはすべて、1つの統合開発環境 (IDE) で行うことができます。