JFrogは、多くの組織が直面する共通の課題、つまり既存のソフトウェア開発ライフサイクル（SDLC）内での機械学習（ML）開発の統合と成熟に取り組んでいる。AIの分野が拡大し続けるにつれて、Hugging Faceのようなオープンモデルハブが利用できるようになったことで、チームは最先端のモデルを発見して実験することが容易になった。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、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。
・ウェビナータイトル：Building for the Future: DevSecOps in the Era of AI/ML Model Development
・日時：湾岸標準時3月7日9:30/11:00/13:30（日本時間3月7日14:30/16:00/18:30）
これらの進歩にもかかわらず、DevOpsとセキュリティーの専門家がデータサイエンスチームとリサーチエンジニアリングチームの固有の要件をサポートできる方法には依然としてギャップがある。ML開発が従来のソフトウェア開発と同じ厳格な品質およびセキュリティー標準に準拠していることを確認することは、重要な懸案事項だ。これに対処するために、JFrogの開発者アドボケートであるMelissa McKayとAWSのシニアパートナーソリューションアーキテクトであるSunil Bemarkarが、MLOpsプラクティスを強化するための実行可能な戦略について話し合う予定だ。彼らの会話は、組織が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開発ワークフローに組み込む方法についての洞察を提供することを目的としている。
ウェビナーでは、JFrogの新しいMLモデル管理機能を参加者に詳しく紹介する予定だ。これには、モデルのバージョン管理への簡素化されたアプローチが含まれる。これは、ライフサイクル全体を通じてMLアセットの一貫性と制御を維持する上で重要な側面だ。このセッションでは、Amazon SageMakerとの新しい統合のデモンストレーションも行われ、このコラボレーションが今後1年間にMLOpsの取り組みをどのように強化できるかを紹介する。
企業がMLを業務に統合するという複雑な問題に対処し続ける中、JFrogのウェビナーからの洞察は非常に貴重になることが予想される。ML開発と既存のSDLCプロセスを結合するための実用的なソリューションに重点が置かれているのは、ソフトウェアとMLモデル開発に対するより統合されたアプローチに対する業界のニーズの高まりを反映している。適切なツールと戦略を導入すれば、組織は今日のデジタル環境で最も重要な品質とセキュリティーの高水準を維持しながら、MLの可能性を最大限に活用できる。
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出典：JFrog
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