Розробка AI/ML привертає велику увагу, оскільки організації поспішають запровадити послуги AI у свої бізнес-програми. Незважаючи на те, що нові практики MLOps розроблені, щоб полегшити розробку додатків ШІ, складність і фрагментація доступних інструментів MLOps часто ускладнює роботу спеціалістів із обробки даних та інженерів ML і знижує довіру до того, що надається.
Будучи частиною платформи ланцюга поставок програмного забезпечення JFrog, JFrog ML об’єднує елементи, які є найважливішими для розробки AI/ML, дозволяючи командам ML зосередитися на розробці інновацій у надійний спосіб, водночас обробляючи все інше за лаштунками. Завдяки JFrog ML розробники штучного інтелекту можуть працювати швидко, а команди DevOps і DevSecOps зберігають видимість і контроль, необхідні для забезпечення безпеки своїх організацій.
Від MLOps до DataOps: ключові функції, необхідні Data Scientists, в одному місці
JFrog ML — це наскрізне ML-рішення, яке спрощує заплутаний ланцюжок інструментів ML. Він забезпечує основну функціональність, необхідну командам Data Science, щоб забезпечувати цінність бізнесу.
Відстеження експерименту: організовані та відтворювані дослідницькі процеси
JFrog ML спрощує відстеження експерименту, надаючи структурований підхід до реєстрації конфігурацій моделі, наборів даних і результатів. Це гарантує документування кожного експерименту, що полегшує відтворення результатів і визначення того, що працює найкраще. Платформа пропонує інструменти візуалізації для порівняння експериментів, допомагаючи командам приймати рішення на основі даних, зберігаючи при цьому детальну історію прогресу для підзвітності та співпраці.
Реєстр моделей: централізоване сховище для версійних моделей
JFrog ML унікально використовує JFrog Artifactory як найдосконаліший, безпечний централізований репозиторій для версійованих моделей ML і компонентів, які входять до ваших моделей. Це дозволяє командам легко зберігати, керувати та обмінюватися моделями, зберігаючи повну історію змін. Це полегшує співпрацю, забезпечує дотримання стандартів управління та спрощує перехід від розробки до виробництва, роблячи моделі легкодоступними. Удосконалений за допомогою JFrog Security, реєстр включає автоматичне сканування на вразливості та перевірку відповідності, гарантуючи відповідність моделей стандартам безпеки перед розгортанням у виробничих середовищах.
Розгортання та обслуговування: розгортання масштабованої та надійної моделі
JFrog ML спрощує розгортання моделі за допомогою інструментів для масштабованого та надійного обслуговування. Він підтримує кілька стратегій розгортання, зокрема в режимі реального часу, пакетне та потокове, забезпечуючи гнучкість для різноманітних випадків використання. Платформа JFrog керує розгортанням, використовуючи найкращі практики DevOps, зменшуючи складність запуску та забезпечуючи високу доступність і надійну продуктивність у виробничих середовищах.
Моніторинг моделі у виробництві: аналіз продуктивності моделі в режимі реального часу
Після розгортання моделей JFrog ML забезпечує їх ефективність за допомогою комплексних можливостей моніторингу. Він відстежує основні показники, пов’язані з машинним навчанням, а також показники, пов’язані з інфраструктурою, такі як затримка, пропускна спроможність, частота помилок і затримка використання центрального/графічного процесора, надаючи корисну інформацію для команд Data Science і DevOps. Це допомагає командам завчасно виявляти проблеми, підтримувати відповідність і постійно покращувати результати моделі для досягнення бізнес-цілей.
Зберігання функцій і керування ними: спрощена підготовка та повторне використання даних.
Сховище функцій у JFrog ML централізує керування функціями ML, забезпечуючи ефективну підготовку та повторне використання даних у проектах. Це забезпечує узгодженість, надаючи єдине джерело істини для визначень функцій, покращуючи співпрацю між командами. За допомогою інструментів для стандартизації вилучення та трансформації функцій спеціалісти з обробки даних можуть швидко отримувати доступ до високоякісних попередньо оброблених даних, прискорюючи експерименти та зменшуючи надмірність у робочих процесах даних.
Тестування моделі: забезпечення якості моделі перед розгортанням
JFrog ML надає надійні інструменти для тестування моделі, гарантуючи, що моделі відповідають стандартам продуктивності та надійності перед розгортанням. Від модульного тестування алгоритмів до моделей стрес-тестування в реальних умовах, він підтримує різноманітні методи оцінювання. Цей крок зменшує ризик розгортання моделей із недостатньою продуктивністю або зміщенням, забезпечуючи високоякісні результати у виробничих середовищах.
Керування підказками: підтримка генеративних робочих процесів AI
Підтримка JFrog ML генеративних робочих процесів AI включає розширене керування підказками та векторне сховище для пошуку на основі вбудовування. Ці функції дозволяють дослідникам даних експериментувати з підказками й оптимізувати їх, а також ефективно зберігати й отримувати вбудовані дані для таких програм, як семантичний пошук і персоналізація. Це робить його потужним інструментом для використання великих мовних моделей (LLM) і подібних технологій.
JFrog ML зменшує кількість інструментів і зацікавлених сторін, з якими команди Data Science повинні взаємодіяти для розробки та тестування нових моделей ML. Він також керує розгортанням, позбавляючи команди від необхідності керувати інфраструктурою, щоб вони могли зосередитися на запуску більшої кількості моделей.
Захистіть свої робочі процеси AI/ML
Питання безпеки є одними з найбільших перешкод, які сьогодні впливають на успішне розгортання моделей. Відповідно до нещодавнього звіту про дослідження, проведеного на замовлення JFrog, організації відзначають шкідливий код у моделях як другу за поширеністю проблему безпеки та відповідності ШІ.
Оскільки JFrog ML є частиною платформи JFrog, усі інструменти безпеки, фреймворки та політики, корисні розробникам традиційного програмного забезпечення, тепер також доступні розробникам ШІ. Моделі та компоненти з відкритим кодом, які використовуються як основа для служб штучного інтелекту, скануються, щоб переконатися, що вони безпечні у використанні. Це також стосується будь-яких бібліотек і контейнерів, які використовуються для доставки моделей.
Платформа MLOps
Платформа JFrog є єдиним джерелом правди для понад 7000 компаній. Таким чином, він відіграє вирішальну роль у тому, як організації побудували свої робочі процеси розробки. Створюючи та розгортаючи моделі ML за допомогою платформи JFrog, команди можуть узгодити розробку ШІ зі стандартними бізнес-процесами та фреймворками. Це гарантує, що кінцевий результат розробки штучного інтелекту є активом, який ваші команди DevOps, Security і Dev використовуватимуть і яким довірятимуть.
JFrog ML доступний сьогодні як частина платформи JFrog. Ви можете почати використовувати його як частину своєї підписки на JFrog одразу або розпочати використовувати пробну версію, щоб спробувати. Для отримання додаткової інформації про практики MLOps, включаючи практичне навчання з JFrog ML, звертайтесь до дистриб’ютора – компанії Ідеалсофт.
