JFrog ML

Als Teil der JFrog Software Supply Chain Platform vereinheitlicht JFrog ML die wichtigsten Elemente der KI/ML-Entwicklung und ermöglicht es ML-Teams, sich auf die Lieferung von Innovationen in einer vertrauenswürdigen Art und Weise zu konzentrieren, während alles andere hinter den Kulissen erledigt wird. Mit JFrog ML können KI Entwickler schnell liefern, während DevOps und DevSecOps Teams die Sichtbarkeit und Kontrolle behalten, die sie brauchen, um ihre Organisationen sicher zu halten.

JFrog ML wurde entwickelt, um Entwicklungsteams, Datenwissenschaftlern und ML-Ingenieuren die Möglichkeit zu geben, schnell und in großem Umfang unternehmenstaugliche KI-Anwendungen auf der JFrog-Plattform zu entwickeln und bereitzustellen. KI-Initiativen in Unternehmen sehen sich zunehmend mit Herausforderungen in den Bereichen Sicherheit, Skalierbarkeit und Management konfrontiert. Derzeit ist JFrog die weltweit einzige Plattform, die die sichere Bereitstellung von Machine-Learning-Technologien neben allen anderen Anwendungskomponenten in einer einzigen Lösung anbietet. JFrog ML ist die erste Erweiterung der Plattform nach der Übernahme von QWAK.ai im Jahr 2024.

„Mit der steigenden Nachfrage nach KI-gesteuerten Anwendungen wächst auch die Sorge um die Kontrolle und Verwaltung dieser neuen Domäne auf allen Ebenen – von MLOps bis hin zur ML-Sicherheit. Unser Team von Sicherheitsforschern war das erste, das neue bösartige Zero-Day-ML-Modelle in Hugging Face entdeckt und beseitigt hat“, sagt Alon Lev, VP & GM, MLOps bei JFrog. „Um Modelle in Produktion zu bringen, kombiniert JFrog ML eine überragende, einfache und problemlose Benutzererfahrung mit dem erforderlichen Maß an Vertrauen und Zuverlässigkeit, das Unternehmen von JFrog erwarten, damit sie ihre KI-Initiativen mit gutem Gewissen beschleunigen können.“

„Der Aufbau und die Aufrechterhaltung robuster ML-Workflows erfordert eine komplexe Infrastruktur, von der Funktionsentwicklung über die Modellbereitstellung bis hin zur Modellüberwachung. JFrog ML wurde entwickelt, um all dies zu ermöglichen. JFrog Artifactory wird als Modell-Registry verwendet, JFrog Xray zum Scannen und Sichern von ML-Modellen. Durch die Bereitstellung einer einheitlichen Plattform für DevOps, DevSecOps und MLOps wird die Effizienz der Anwender verbessert“, sagt Yuval Fernbach, VP & CTO bei JFrog ML. „KI entwickelt sich weiter. Unternehmen können JFrog ML nutzen, um ihre Infrastruktur kontinuierlich anzupassen und alle Entwicklungen zu unterstützen – von traditionellen ML-Modellen bis hin zu hochmodernen GenAI-Anwendungen“.

As part of the JFrog Software Supply Chain Platform, JFrog ML unifies the key elements of AI/ML development, enabling ML teams to focus on delivering innovation in a reliable manner while everything else is done behind the scenes. With JFrog ML, AI developers can deliver quickly while DevOps and DevSecOps teams maintain the visibility and control they need to keep their organizations secure.

JFrog ML is designed to enable development teams, data scientists, and ML engineers to rapidly build and deploy enterprise-ready AI applications at scale on the JFrog platform. Enterprise AI initiatives increasingly face security, scalability and management challenges. Currently, JFrog is the only platform in the world that offers secure deployment of machine learning technologies alongside all other application components in a single solution. JFrog ML is the first addition to the platform following the acquisition of QWAK.ai in 2024.

„As the demand for AI-powered applications grows, so does the concern to control and manage this new domain at all levels – from MLOps to ML security. Our team of security researchers was the first to discover and remediate new malicious zero-day ML models in Hugging Face,“ said Alon Lev, VP & GM, MLOps at JFrog.

„To get models into production, JFrog ML combines a superior, simple and hassle-free user experience with the necessary level of trust and reliability that organizations expect from JFrog, so they can accelerate their AI initiatives with confidence.“

„Building and maintaining robust ML workflows requires a complex infrastructure, from feature development to model deployment to model monitoring. JFrog ML is designed to enable all of this. JFrog Artifactory is used as the model registry, JFrog Xray for scanning and securing ML models. By providing a unified platform for DevOps, DevSecOps and MLOps, user efficiency is improved,“ said Yuval Fernbach, VP & CTO at JFrog ML. „AI is evolving. Organizations can use JFrog ML to continuously adapt their infrastructure and support all developments – from traditional ML models to cutting-edge GenAI applications.“