ゲームを変えるJFrogの一手：ML Model Managementの統合

JFrog Software Supply Chain Platformで有名なリキッドソフトウェア企業であるJFrogは、本日、画期的なイノベーションであるML Model Managementを発表しました。この革新的な機能は、AIコンポーネントの管理、セキュリティー、ガバナンスの合理化を目的として、機械学習（ML）モデルと既存のDevOps、DevSecOpsプラクティスとのシームレスな統合における重要なマイルストーンとなります。

データサイエンティスト、MLエンジニア、DevOpsチームがソフトウェアデリバリーのための共通基盤を見つける手助けを必要とすることが多い世界において、JFrogの新しいML Model Managementは、これらのギャップを埋めることを約束します。目的は、コラボレーションの促進、摩擦の排除、拡張性の強化、AIポートフォリオ全体の管理とコンプライアンスのための堅牢な標準の確立です。

JFrogのCo-founder and CTOであるYoav Landman氏は、次のように述べています。「機械学習モデルのアーティファクトは、依存するPythonやその他のパッケージがなければ不完全であり、多くの場合、Dockerコンテナを使用して提供されます。当社のお客様は既にJFrogをアーティファクト管理とDevSecOpsプロセスのゴールドスタンダードとして信頼しています。データサイエンティストとソフトウェアエンジニアは最新のAI機能の作成者であり、既にJFrogネイティブのユーザーです。従って、私たちはこのリリースを、機械学習モデル管理、モデルのセキュリティーとコンプライアンスを統合ソフトウェアサプライチェーンプラットフォームに導入し、AI時代に信頼できるソフトウェアを大規模に提供できるようにするための次の当然のステップと考えています。」

AIとMLの導入は前例のない速度で急増しています。IDC Researchは、ソフトウェア、ハードウェア、サービスを含む世界のAI/ML市場が19.6％という目覚ましい成長を遂げ、2023年には5000億ドルを超えると予測しています。この急増にもかかわらず、MLモデルを実稼働環境にデプロイするには、高コスト、自動化の欠如、専門知識の不足、スケーラビリティーの問題などの課題が伴うことがよくあります。

IDCのResearch Vice President, DevOps & DevSecOpsであるJim Mercer氏は次のように述べ、MLモデルの開発、管理、セキュリティーを自動化するための統合システムの重要性を強調しています。「MLモデルの管理とセキュリティーを、アプリケーションにパッケージ化される他の全てのコンポーネントとともに利用することで、プロセスを最適化するための魅力的な代替手段を提供します。」

JFrogのML Model Managementを使用すると、組織は次のことが可能になります。

• 人気のパブリックMLリポジトリーHugging Faceをプロキシーする：この機能は、Hugging FaceからのオープンソースAIモデルをキャッシュし、開発環境や運用環境に近づけます。削除や不正な変更から保護します。
• 悪意のあるMLモデルの検出とブロック：このプラットフォームは、悪意のあるMLモデルの使用を特定して防止する堅牢なセキュリティー対策を提供し、システム全体の整合性を強化します。
• MLモデルライセンスのスキャン：企業は、MLモデルライセンスをスキャンすることで、社内ポリシーへのコンプライアンスを確保できます。
• 自社開発または社内で拡張されたMLモデルを保存する：JFrogは、社内で開発または変更されたMLモデルのアクセス制御とバージョン管理機能を備えた安全なストレージを提供します。
• MLモデルのバンドルと配布：MLモデルは、ソフトウェアリリースの一部としてバンドルして配布できるため、展開プロセスが簡素化されます。

JFrogのSVP Product and EngineeringであるYossi Shaul氏は、このイノベーションに対する同社の興奮を表明し、コンプライアンス規制への潜在的な影響について次のように述べました。「MLモデルを自社のアプリケーションに組み込み始めている企業が増えており、ソフトウェアベンダーが自社のソフトウェアに何が含まれているかを正確にリストアップすることを義務付けている政府規制がいくつかあることから、これらのガイドラインがMLやAIモデルも含むようになる日も、そう遠くないだろうと考えています。」

JFrogのML Model Managementにより、DevOpsチーム、MLエンジニア、データサイエンティストは自信を持ってAIコンポーネントを保存、保護、管理、管理できるようになり、DevOps、セキュリティー、AI間の相乗効果の新時代の到来をもたらします。