JFrog Ltd. introduceert ML Model Management mogelijkheden, een eerste set van functionaliteit ontworpen om het beheer en de beveiliging van Machine Learning [ML] modellen te stroomlijnen. De nieuwe ML Model Management mogelijkheden in het JFrog Platform brengen AI-leveringen in lijn met de bestaande DevOps en DevSecOps praktijken van een organisatie om de release van ML-componenten te versnellen, beveiligen en beheren. Het gebruik van AI en ML blijft snel groeien.

IDC Research geeft aan dat de wereldwijde AI/ML-markt, inclusief software, hardware en diensten, naar verwachting met 19,6% zal groeien tot meer dan 500 miljard dollar in 2023. Naarmate er echter meer ML-modellen in productie worden genomen, worden de eindgebruikers vaak geconfronteerd met uitdagingen zoals kosten, gebrek aan automatisering, gebrek aan expertise en het vermogen om te schalen. Met behulp van de nieuwe ML Model Management mogelijkheden van JFrog kunnen organisaties: De populaire openbare ML-repository Hugging Face proxyen om open source AI-modellen waarop bedrijven vertrouwen te cachen, zodat ze dichter bij de ontwikkeling en productie komen te staan en beschermd worden tegen verwijderen of wijzigen.

Het gebruik van kwaadaardige ML-modellen detecteren en blokkeren. Licenties van ML-modellen scannen om ervoor te zorgen dat ze voldoen aan het bedrijfsbeleid. Zelfgemaakte of intern aangepaste ML-modellen opslaan met robuuste toegangscontroles en versiebeheer voor meer transparantie.

ML-modellen bundelen en distribueren als onderdeel van elke softwarerelease.