多くの組織が直面している共通の課題、機械学習（ML）開発手法の進化に取り組んでいるJFrogは、AI/MLモデル開発時代のDevSecOpsというウェビナーを開催する。Hugging FaceやMLflowなどのオープンモデルハブの台頭により、チームはこれまでにないほど多くのモデルにアクセスして探索し、システムに統合できるようになった。これらのプラットフォームにより、MLの力を活用したい組織にとって参入障壁が大幅に下がった。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、プロセスが合理化され、企業はより簡単に特定のニーズに合わせてモデルをカスタマイズできるようになっている。
・ウェビナータイトル：Building for the future: DevSecOps in the era of AI/ML model development
・日時：日本時間6月5日（水）午後5時
・講演者：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）
DevOps、セキュリティー、ML開発の交差点は複雑だ。データサイエンスおよびリサーチエンジニアには、ソフトウェア開発ライフサイクルのキーである高い品質とセキュリティーの基準に沿って作業を行うための強力なサポートが欠かせない。これに対処するために、JFrogの開発者アドボケートであるMcKay氏が特別ゲストとともに、MLOpsプラクティスを強化するための実践的な戦略に焦点を当てる。議論の中心は、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統合することだ。これは、セキュリティーと品質を維持しながら、MLの分野でイノベーションを促進したいと考えている組織にとって重要なステップだ。
ウェビナーでは、モデルのバージョン管理を簡素化するように設計されたJFrogの新しいMLモデル管理機能について紹介する。バージョン管理は効果的なソフトウェア開発の要であり、この分野の多くの人にとって従来悩みの種となっていた作業だ。これをMLモデルに適用することで、これらの複雑なシステムの管理とデプロイが大幅に進歩する。JFrogは、ML開発のこの側面を合理化することで、組織がMLテクノロジーと方法論の急速な進化に対応できるよう支援している。
また、2024年にMLOpsイニシアチブをサポートする予定のAmazon SageMakerとの今後の統合についても詳しく説明する。このコラボレーションは、クラウドベースのMLソリューションへのトレンドの高まりと、MLモデルの開発とデプロイにおけるスケーラブルで柔軟なインフラストラクチャーの重要性を示している。組織がMLを業務に組み込むための効率的で効果的な方法を模索し続ける中、今回のようなパートナーシップはますます価値が高まっていくだろう。このような統合と進歩について常に情報を入手することで、企業はMLテクノロジーを活用し、それぞれの業界で競争力を維持するための態勢を整えることができる。
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出典：JFrog
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