機械学習（ML）と人工知能（AI）は、もはやSFの領域に限定されません。これらは私たちの日常生活に不可欠なものとなり、仮想アシスタントからオンラインショッピングの推奨に至るまで、あらゆるものに力を与えています。Morgan Stanleyによると、AIにおける最近のイノベーションは投資の優先順位に大きな影響を与えており、Chief Information Officers（CIOs）の56％がその重要性を認識しています。AIが普及しているこの時代において、MLエンジニアの役割は求人市場で最も急速に成長しているものの１つです。
AIの核心：MLモデル
全てのAI対応アプリケーションの中心には、それを駆動するMLモデルがあります。これらのモデルは、他のソフトウェアコンポーネントと同様に、セキュリティー保護、管理、追跡、デプロイを必要とするバイナリーコードです。ただし、MLモデルの管理は比較的新しい領域であり、透明性が限られ、確立されたソフトウェア開発慣行に統合されて孤立して運用されることが多いため、特有の課題が生じます。
AIとMLは継続的に成長する態勢が整っているため、DevOpsとセキュリティーの専門家にとって、組織の進化するニーズに適応して対処することが重要です。この適応には次のことが必要です。
- ローカルリポジトリー：大きなバイナリーファイルに対応できる拡張性を備えた、独自の内部強化されたMLおよび生成AIモデルを処理します。
- リモートリポジトリー：パブリックモデルハブのプロキシーとして使用され、組織がAIドリブンの新しい機能を市場に迅速に導入できるようにします。
- 統合された真実の情報源：さし迫った規制へのコンプライアンスを確保しながら、モデルの開発、管理、セキュリティーの自動化を促進します。
- コントロールとガバナンス： ML部門とデータサイエンス部門がどのモデルを統合し、活用するかを管理します。
- シームレスな統合：ソフトウェアリリースにバンドルして配布するために、他のソフトウェアコンポーネントと一緒にMLモデルを管理する機能。
JFrogのMachine Learning Model Managementに参入する
JFrogは、Machine Learning Model Managementの導入により、これらの課題への対応を強化しました。この革新的なソリューションにより、DevOpsとセキュリティーチームは既存のJFrogインフラストラクチャーを利用して、組織のMLOps（Machine Learning Operations）要件にシームレスに対応できます。これにより、組織は既存のベストプラクティスとポリシーをMLモデル開発に適用でき、ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティーを拡張できます。
主な機能と利点
- JFrog SaaSのオープンベータ：現在、パイプラインで完全なハイブリッドサポートを備えたJFrog SaaSインスタンスのオープンベータで利用可能です。
- シームレスな統合：MLモデル管理は、MLエンジニアやデータサイエンティストのワークフローに簡単に統合できるため、Artifactoryを活用して独自のモデルを管理したり、サードパーティーモデルのHugging Faceなどの主要なモデルハブをプロキシーしたりできるようになります。
- 不変リリースバンドル：ユーザーはモデルを不変リリースバンドルの一部として含めることができ、リリースと配布に向けた成熟を確実にします。
- セキュリティー第一のアプローチ：JFrog Xrayの先駆的なMLセキュリティー機能により、組織は悪意のあるモデルや非準拠のライセンスを持つモデルを検出してブロックできます。
- 統合バイナリ管理：全てのソフトウェアバイナリーを管理する単一のリポジトリーを提供し、DevOpsのベストプラクティスをML開発に拡張します。
- 既存のインフラストラクチャーの活用：組織は、既存のJFrogソリューションを利用しながら、MLモデルの整合性とセキュリティーを確保できます。
AIとMLが業界を変革し続ける中、JFrogのMachine Learning Model Managementは、組織がこの新たなフロンティアをナビゲートし、MLモデル開発の世界でセキュリティー、ガバナンス、効率を確保するための強力なツールを提供します。
この製品の詳細については、JFrog製品ページをご覧ください。
