AWS और JFrog मशीन लर्निंग मॉडल परिनियोजन को सुविधाजनक बनाने और मजबूत करने के लिए एकजुट हुए

जेफ्रॉग, एक प्रसिद्ध सॉफ्टवेयर कंपनी, ने हाल ही में एक एकीकरण के लॉन्च का खुलासा किया जो जेफ्रॉग आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर को जोड़ता है। यह संघ मशीन लर्निंग (एमएल) मॉडल निर्माण, प्रशिक्षण और तैनाती में सुधार के लिए एक व्यापक सिंक्रनाइज़ रणनीति के हिस्से के रूप में आता है। यह जेफ्रॉग की आर्टिफैक्टरी और एडब्ल्यूएस के सेजमेकर की शक्ति और क्षमता का लाभ उठाता है, जिससे एमएल मॉडल के प्रबंधन और सुरक्षा को लगभग अनुकूलित किया जाता है जैसे कि वे DevSecOps की दुनिया में सॉफ्टवेयर घटक थे।

एकीकरण एमएल मॉडल को प्रदर्शित करता है जो अपरिवर्तनीय, पता लगाने योग्य, सुरक्षित और मान्य हैं। इसके अलावा, जेफ्रॉग अपने एमएल मॉडल गवर्नेंस समाधान को बढ़ाता है, नई संस्करण क्षमताएं पेश करता है। यह अतिरिक्त अनुपालन और प्रतिभूतियों पर मुख्य फोकस को मजबूत करता है, उन्हें एमएल मॉडल विकास की प्रक्रिया में मजबूती से शामिल करता है।

जैसा कि केली हार्टमैन, जेफ्रॉग में वैश्विक चैनलों और गठबंधनों के एसवीपी, स्पष्ट रूप से कहते हैं, “आर्टिफैक्टरी और अमेज़ॅन सेजमेकर का मेल क्लाउड में सच्चाई का एक एकल स्रोत प्रदान करता है, जो एमएल मॉडल विकास में DevSecOps सर्वोत्तम प्रथाओं को आत्मसात करता है। इसका परिणाम एक लचीला, सुरक्षित और तेज़ प्लेटफ़ॉर्म है जो मानसिक शांति लाता है और MLSecOps के एक नए युग की शुरुआत करता है। जबकि अनुचित जोखिम या जटिलताएं पैदा किए बिना डेटा विज्ञान और एमएल क्षमताओं को मर्ज करने के लिए स्पष्ट कदम उठाए जा रहे हैं, बड़ी चुनौती क्लाउड में बड़े डेटा का प्रबंधन करना बनी हुई है।

फॉरेस्टर द्वारा किए गए एक अध्ययन ने एआई/एमएल कार्यान्वयन से जुड़ी समस्याओं पर प्रकाश डाला है। इस सर्वेक्षण के अनुसार, डेटा के आधे प्रमुख निर्णयकर्ता एआई/एमएल के भीतर शासन नीतियों के अनुप्रयोग को इसके व्यापक रूप से अपनाने में एक महत्वपूर्ण बाधा के रूप में देखते हैं। अतिरिक्त 45% डेटा और मॉडल सुरक्षा को एक और बड़ी संभावित कमी मानते हैं।

जेफ्रॉग और अमेज़ॅन सेजमेकर का सहयोग इन चिंताओं का संभावित समाधान प्रदान करता है। साझेदारी का उद्देश्य एमएल मॉडल हैंडलिंग के लिए आजमाई हुई और परीक्षित DevSecOps सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करना है, जिसके परिणामस्वरूप डेवलपर्स और डेटा वैज्ञानिकों को एमएल परियोजनाओं के विकास को बढ़ाने और तेज करने की अनुमति मिलती है। साथ ही, यह सुनिश्चित करना चाहता है कि एमएल मॉडल एंटरप्राइज-ग्रेड सुरक्षा बनाए रखें और संगठनात्मक मानकों और नियामक अनुपालन का पालन करें।

जेफ्रॉग ने अपने एमएल मॉडल प्रबंधन तंत्र के साथ भी प्रगति की है, नई संस्करण क्षमताओं की घोषणा की है जो इसके सेजमेकर एकीकरण का पूरक है। ये क्षमताएं कंपनियों को अपने मौजूदा DevSecOps वर्कफ़्लो में मॉडल विकास को आसानी से बुनने में सक्षम बनाती हैं। जेफ्रॉग की रिपोर्ट के अनुसार, यह विकास उत्पादित मॉडल के प्रत्येक संस्करण के संबंध में उल्लेखनीय रूप से बेहतर पारदर्शिता की सुविधा प्रदान करेगा। उसी तरह, AppMaster जैसे प्लेटफ़ॉर्म विकास प्रक्रिया के दौरान उच्च संगठन और पारदर्शिता के स्तर को बनाए रखते हुए मजबूत और सुरक्षित एप्लिकेशन विकास की अनुमति देते हैं।