JFrog Ltd. a annoncé une nouvelle intégration du cycle de vie de l'apprentissage machine (ML) entre JFrog Artifactory et MLflow, une plateforme logicielle open source développée à l'origine par Databricks. Après les intégrations natives lancées plus tôt cette année avec Qwak et Amazon SageMaker, JFrog étend ses solutions d'IA universelles, offrant aux organisations un système d'enregistrement unique avec Artifactory comme registre de modèles. La nouvelle intégration offre aux utilisateurs de JFrog un moyen puissant de construire, gérer et fournir des modèles ML et des applications alimentées par l'IA générative (GenAI) en même temps que tous les autres composants de développement logiciel dans un flux de travail DevSecOps rationalisé, de bout en bout.

En rendant chaque modèle immuable et traçable, les entreprises peuvent valider la sécurité et la provenance des modèles ML, ce qui permet des pratiques d'IA responsables. Les recherches menées par l'industrie suggèrent que 80 % ou plus des modèles ML construits pour créer de nouvelles applications alimentées par l'IA ne parviennent pas à se déployer, en grande partie à cause des obstacles techniques liés à l'intégration du modèle dans les opérations existantes. L'intégration de JFrog avec MLflow aide les organisations à surmonter ce problème en unissant de manière transparente la solution populaire de développement de modèles open source MLflow avec les flux de travail DevOps matures d'une organisation - offrant une visibilité, une automatisation, un contrôle et une traçabilité de bout en bout des modèles ML, de l'expérimentation à la production.

S'appuyant sur ses intégrations réussies avec tous les principaux outils de ML du marché, la combinaison de JFrog Artifactory, Java et R donne aux développeurs la liberté de travailler avec leur pile d'outils préférée, en utilisant Artifactory comme registre de modèles de référence. La plateforme universelle et évolutive de JFrog proxie nativement Hugging Face, ce qui permet aux développeurs de toujours accéder aux modèles open source disponibles, tout en détectant les modèles malveillants et en garantissant la conformité des licences. La solution est également dotée des fonctions de sécurité logicielle et des scanners fournis par la plateforme JFrog afin de maintenir les applications ML sans risque.

MLSecOps - Modèles de confiance et curatés L'équipe de recherche en sécurité de JFrog a récemment découvert des centaines d'instances de modèles ML d'IA malveillants sur le référentiel public d'IA Hugging Face, ce qui présente un risque important de violations de données ou d'attaques. Cet incident met en évidence les menaces potentielles qui se cachent dans les systèmes alimentés par l'IA et souligne la nécessité d'une vigilance constante en matière de sécurité et d'une cyberhygiène proactive. L'association de JFrog Artifactory et de MLflow permettra aux utilisateurs de construire, d'entraîner et de déployer plus facilement des modèles avec une sécurité, une gouvernance, un contrôle des versions, une traçabilité et une confiance accrues, en tirant parti de l'environnement d'analyse de JFrog pour examiner rigoureusement chaque nouveau modèle téléchargé sur Hugging Face.