JFrogウェビナーでMLOpsのベストプラクティスを探る

JFrogは、多くの組織が直面する共通の課題、つまり業務内での機械学習（ML）開発の統合と進歩を特定した。Hugging FaceやMLflowなどのオープンモデルハブが利用できるため、チームは大量のモデルにアクセスして探索し、システムに統合できる可能性がある。さらに、MLモデル開発用の新しいマネージドサービスの出現により、企業がモデルを特定のニーズに合わせて調整するプロセスが合理化されている。これらの進歩にもかかわらず、DevOpsおよびセキュリティー担当者の目標とデータサイエンスおよびリサーチエンジニアの目標の調整、特にML開発ライフサイクル全体を通じて高水準の品質とセキュリティーを維持する点ではギャップが残っている。

このギャップに対処するために、JFrogはMLOpsの実践を強化するための実践的な戦略を掘り下げるウェビナーを主催する予定だ。この議論では、モデルの使用と開発を安全なソフトウェアサプライチェーンと既存の開発プロセスに組み込むことに焦点を当てる。このウェビナーは、ML開発の取り組みが従来のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）に適用されているものと同じ厳格な基準に確実に準拠していることを確認する方法について、参加者に洞察を提供することを目的としている。

・ウェビナータイトル：未来に向けた構築：AI/MLモデル開発時代のDevSecOps

・日時：2024年1月31日午前10時（太平洋時間）（日本時間2月1日午前2時09分）

・プレゼンター： Melissa McKay（JFrog 開発者アドボケート）、Sunil Bemarkar（AWS シニアパートナーソリューションアーキテクト）

このウェビナーでは、MLモデル管理におけるJFrogの最新の進歩も紹介され、モデルのバージョン管理に対するより合理化されたアプローチの提供が期待される。この機能は、MLモデルのライフサイクル管理に関連する複雑さを簡素化し、組織がML資産の制御を維持しやすくするように設計されている。ソフトウェア開発におけるバージョン管理とライフサイクル管理の重要性は十分に確立されており、これらの原則をMLモデルに拡張するというJFrogの取り組みは、MLを主流のソフトウェア開発実践に統合するための重要な一歩を表している。

さらに、このウェビナーでは、2024年にMLOpsイニシアチブをサポートすると予想される、JFrogとAmazon SageMakerの今後の統合について参加者に紹介する。この連携により、モデル構築、トレーニング、デプロイメントの機能が強化され、より結束力のある効率的なMLOps環境が促進されることが期待される。JFrogとAmazon SageMakerのパートナーシップは、MLの開発とデプロイメントの複雑な課題に対処するために、テクノロジー業界で協力して取り組む傾向が高まっていることを示している。

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出典：JFrog