JFrog 攜手Qwak打造安全的 MLOps 工作流,加速AI應(yīng)用程序批量化交付
流式軟件公司、 JFrog 軟件供應(yīng)鏈平臺的締造者JFrog (納斯達(dá)克股票代碼:FROG),近日宣布與全托管機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)平臺Qwak進(jìn)行全新技術(shù)整合,將機(jī)器學(xué)習(xí)模型與傳統(tǒng)軟件開發(fā)流程相結(jié)合,以簡化、加速和擴(kuò)展ML應(yīng)用的安全交付。
JFrog戰(zhàn)略執(zhí)行副總裁Gal Marder表示:“目前,數(shù)據(jù)科學(xué)家和ML工程師正在使用大量不同的工具來發(fā)布成熟的模型,而這些工具大多與企業(yè)內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn) DevOps 流程脫節(jié)。這不僅拖慢了MLOps流程,有損安全性,還增加了構(gòu)建AI應(yīng)用的成本。以Artifactory和Xray為核心的JFrog平臺與Qwak的結(jié)合為用戶提供了一個(gè)完整的MLSecOps解決方案,使ML模型與其他軟件開發(fā)流程保持一致,為工程、MLOps、DevOps和DevSecOps團(tuán)隊(duì)的所有軟件組件創(chuàng)建了一個(gè)單一事實(shí)來源,從而使其能夠以最低的風(fēng)險(xiǎn)和更低的成本,更快速地構(gòu)建和發(fā)布AI應(yīng)用。”
將 JFrog Artifactory 和 Xray 與 Qwak 的 ML平臺相結(jié)合,將 ML 應(yīng)用程序與現(xiàn)代化 DevSecOps 和 MLOps 工作流中的其他所有軟件開發(fā)組件結(jié)合在一起,使數(shù)據(jù)科學(xué)家、ML 工程師、開發(fā)人員、安全人員和 DevOps 團(tuán)隊(duì)能夠輕松、快速、安全地構(gòu)建 ML 應(yīng)用程序,并遵守所有監(jiān)管準(zhǔn)則。原生 Artifactory 集成將 JFrog 的通用 ML 模型注冊表與集中式 MLOps 平臺相連接,使用戶能夠輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型,并提高可視性、治理、版本管理和安全性。使用集中式平臺部署 ML 模型,還能讓用戶減少對基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)注,從而專注于核心數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。
IDC 的研究表明,雖然越來越多的用戶在使用AI/ML,但要想大規(guī)模地實(shí)現(xiàn)AI/ML 的全部優(yōu)勢,主要面臨三方面的障礙因素:實(shí)施和訓(xùn)練模型的成本,專業(yè)人才的短缺,以及AI/ML 缺乏統(tǒng)一的軟件開發(fā)生命周期流程。
JFrog軟件開發(fā)、DevOps 和 DevSecOps 項(xiàng)目副總裁 Jim Mercer 表示:“對于希望擴(kuò)展自身 MLOps 能力的企業(yè)來說,構(gòu)建 ML 管道可能是一件復(fù)雜、耗時(shí)且成本高昂的工作。這些自行構(gòu)建的解決方案不具備管理和保護(hù)大規(guī)模構(gòu)建、訓(xùn)練和調(diào)整 ML 模型過程的能力,而且?guī)缀醪痪邆淇刹杉{性。擁有一個(gè)有助于自動化開發(fā)的單一記錄系統(tǒng),提供有據(jù)可查的出處鏈,并確保 ML 模型與所有其他軟件組件的安全性,為優(yōu)化 ML 流程提供了一個(gè)值得信賴的替代方案,同時(shí)提升了模型安全性和合規(guī)性。”
如果不具備ML運(yùn)維(MLOps)所需的正確的基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和流程,在構(gòu)建、管理和擴(kuò)展復(fù)雜的ML基礎(chǔ)設(shè)施,快速部署模型,并在避免高額費(fèi)用的情況下確保模型的安全將會變得極為困難;A(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性往往為企業(yè)帶來管理層面的挑戰(zhàn),從而導(dǎo)致各種開發(fā)環(huán)境之間的身份驗(yàn)證和安全協(xié)議成本高昂且耗時(shí)。
Qwak 首席執(zhí)行官 Alon Lev 表示:“如今,AI和 ML 已從遙遠(yuǎn)的未來轉(zhuǎn)變?yōu)闊o處不在的現(xiàn)實(shí)。構(gòu)建ML 模型是一個(gè)復(fù)雜而耗時(shí)的過程,因此對于許多數(shù)據(jù)科學(xué)家而言,將自己的想法轉(zhuǎn)化為可投入生產(chǎn)的模型并不容易。 雖然市場上有很多開源工具,但將所有這些工具組合在一起構(gòu)建一個(gè)全面的 ML 管道并非易事,因此我們很高興能與 JFrog 合作開發(fā)解決方案,使客戶能夠像使用 JFrog Artifactory 和 Xray 一樣安全地管理軟件供應(yīng)鏈,實(shí)現(xiàn) ML 制品和發(fā)布的自動化。”
JFrog安全研究團(tuán)隊(duì)在廣泛使用的AI模型庫Hugging Face中發(fā)現(xiàn)了惡意ML模型,這進(jìn)一步證實(shí)了安全的端到端MLOps流程勢在必行。他們的研究發(fā)現(xiàn),Hugging Face 中的多個(gè)惡意 ML 模型帶來了威脅行為者執(zhí)行代碼的隱患,這可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)泄露、系統(tǒng)受損或其他惡意行為。
原文標(biāo)題 : JFrog 攜手Qwak打造安全的 MLOps 工作流,加速AI應(yīng)用程序批量化交付
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