JFrogは、人気の機械学習ライフサイクル管理ツールであるMLflowの機能を強化するために設計された革新的なオープンソースプラグインを発表した。この新しいプラグインは、セキュリティーリスクやバージョン管理の複雑さなど、AI/MLモデル開発の分野で開発者やデータサイエンティストが直面する最も差し迫った課題のいくつかに対処することを目的としている。MLflowと統合することで、JFrogのプラグインは機械学習モデルを全て単一の真実のソースから保存、管理、安全に展開するための合理化されたソリューションを提供する。
機械学習モデルのトレーニングの反復プロセスには、モデルが実稼働の準備が整ったと判断されるまでに、多数の実験、調整、検証が含まれる。モデルの80%が実稼働段階に到達しないと推定されているため、効率的な管理システムの重要性はいくら強調してもし過ぎることはない。この点でMLflowは重要なツールとして機能し、実験の追跡を簡素化し、コラボレーションを強化し、開発から展開への移行を容易にするフレームワークを提供する。さまざまな実験を比較し、トレーニング結果に基づいて最適なモデルを選択するツールの機能は、AIソリューションの最適化を目指す開発者にとって非常に貴重だ。
JFrogのMLflow用プラグインは、機械学習成果物を簡単に共有およびアクセスできるようにすることで、開発者のワークフローを簡素化する。例えば、開発者はさまざまなソースから依存関係と事前トレーニング済みモデルを取得し、JFrog Xrayを使用してセキュリティーの脆弱性をスキャンし、Artifactoryに保存できる。モデルとそのパラメーターがMLflowに記録されると、成果物はArtifactoryのリポジトリーにアップロードされ、必要に応じてそこから取得できる。この統合により、開発プロセスが整理されるだけでなく、モデルとそのコンポーネントが安全であり、さらなる開発やデプロイにすぐに利用できる。
AI/MLモデル開発のアクセシビリティーと民主化が進んだにもかかわらず、オープンソースモデルと依存関係のセキュリティーは依然として懸念事項だ。JFrogのセキュリティー研究チームは、悪意のあるモデルが大量に流通していることを確認しており、セキュリティー対策を厳重にする必要があることを浮き彫りにしている。JFrog Advanced Securityを活用することで、開発者は悪意があると判断されたモデルをブロックしながら、オープンソースモデルを安心してダウンロードできるため、AIエコシステムの整合性を維持できる。さらに、MLflowとの統合により、ユーザーアクセスのガバナンスが可能になり、許可されたユーザーのみがJFrogプラットフォームに保存されている成果物とやり取りできるようになる。
JFrogとMLflowの連携により、さまざまなMLアーティファクトバージョンのバージョン管理の改善、特定のユーザー権限によるアクセス制御の強化、一貫性と効率性に優れたワークフローを実現するためのCI/CDパイプラインの統合など、いくつかの重要なメリットがもたらされる。この統合は、開発者はJFrogプラグインのインストール、必要な環境変数の設定、適切な設定でMLflowサーバーを実行してJFrog Artifactoryリポジトリーに接続するという、簡単な5ステップのプロセスに従うだけで開始できる。
JFrogとMLflowのパートナーシップは、機械学習開発の分野における大きな前進を表している。この統合により、MLモデルのライフサイクルを管理するための安全で効率的なシステムが提供され、開発者はイノベーションと最適化に集中できるようになり、最終的にはAIテクノロジーの進歩に貢献する。
出典：JFrog
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