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JFrogがNVIDIA NIMと連携し、安全なAIモデルを提供

発行済 2024-09-10 22:17
更新済 2024-09-10 22:21
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FROG
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JFrog Ltd.(「JFrog」)(Nasdaq: FROG)は、Liquid Softwareカンパニーであり、JFrog Software Supply Chain Platformの開発元です。同社は最近Qwak AIの買収を通じて統合MLOpsプラットフォームへと拡張しました。本日、NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアプラットフォームの一部であるNVIDIA NIMマイクロサービスとの新たな製品統合を発表しました。JFrogプラットフォームとJFrog Artifactoryモデルレジストリ、そしてNVIDIA NIMの統合により、GPU最適化された事前承認済みAIモデルと、エンドツーエンドのソフトウェアサプライチェーンワークフローにおける集中型DevSecOpsプロセスが組み合わされることが期待されています。これにより、組織は安全な機械学習(ML)モデルと大規模言語モデル(LLM)を、透明性、追跡可能性、信頼性を高めつつ、驚異的なスピードで本番環境に導入することができます。 JFrogのEVP StrategyであるGal Marder氏は次のように述べています。「組織が急速にAI技術を採用する中で、効率性と安全性を確保し、責任を持ってAIを組み込む実践を実装することが不可欠です。DevOps、セキュリティ、MLOpsプロセスをNVIDIA NIMマイクロサービスとのエンドツーエンドのソフトウェアサプライチェーンワークフローに統合することで、顧客はパイプライン全体を通じて高レベルの可視性、追跡可能性、制御を維持しながら、効率的に安全なモデルを本番環境に導入できるようになります。」 ソフトウェアアプリケーションにおけるAIの台頭と需要の加速に伴い、データサイエンティストとMLエンジニアは、エンタープライズ環境でMLモデルの展開をスケールする際に大きな課題に直面しています。断片化された資産管理、セキュリティの脆弱性、コンプライアンスの問題、パフォーマンスのボトルネックは、AIワークフローを既存のソフトウェア開発プロセスと統合する複雑さと、様々な環境にわたる柔軟で安全な展開オプションの要件によって複雑化しています。この複雑さの増大は、非常に長く高コストな展開サイクルを招き、多くの場合、AIイニシアチブの失敗につながっています。 NVIDIAのEnterprise Strategic Partnerships担当副社長であるPat Lee氏は次のように述べています。「企業が生成AIの展開をスケールアップする中で、中央リポジトリは開発用に承認されたモデルを迅速に選択し展開するのに役立ちます。NVIDIA NIMマイクロサービスをJFrogプラットフォームに統合することで、開発者は完全にコンプライアンスに準拠し、パフォーマンスが最適化されたモデルを迅速に本番環境で稼働させることができます。」 JFrog Artifactoryは、ソフトウェアサプライチェーン全体で使用されるすべてのアーティファクト、バイナリ、パッケージ、ファイル、コンテナ、コンポーネントを格納し管理するための単一ソリューションを提供します。JFrogプラットフォームとNVIDIA NIMの統合により、コンテナ化されたAIモデルをソフトウェアパッケージとして既存のソフトウェア開発ワークフローに組み込むことが期待されています。NVIDIA NGC(GPU最適化された深層学習、ML、HPCモデルのハブ)をJFrogプラットフォームとJFrog Artifactoryモデルレジストリと組み合わせることで、組織はすべてのソフトウェアパッケージとAIモデルの単一の信頼できるソースを維持しながら、エンタープライズDevSecOpsのベストプラクティスを活用してソフトウェアサプライチェーン全体の可視性、ガバナンス、制御を獲得できるようになります。 JFrogプラットフォームとNVIDIA NIMの統合は、以下のような複数の利点をもたらすことが予想されています: • 統合管理:NIMマイクロサービスコンテナへの集中アクセス制御と管理を、JFrog Artifactoryをモデルレジストリとして使用し、他のすべての資産(独自のアーティファクトやオープンソースソフトウェアの依存関係を含む)と並行して行うことで、既存のDevSecOpsワークフローとのシームレスな統合を可能にします。 • 包括的なセキュリティと整合性:開発のあらゆる段階で継続的なスキャンを行い(コンテナと依存関係を含む)、JFrog監査と使用統計を活用してNIMマイクロサービス全体のコンテキストに基づく洞察を提供し、コンプライアンスを推進します。 • 優れたモデルパフォーマンスとスケーラビリティ:NVIDIA加速コンピューティングインフラストラクチャを使用して最適化されたAIアプリケーションパフォーマンスを提供し、LLMを大規模な本番環境に展開する際の低レイテンシと高スループットを実現します。 • 柔軟な展開:JFrog Artifactoryを通じて、セルフホスト型、マルチクラウド、エアギャップ展開オプションなど、柔軟な展開オプションを提供します。 NVIDIA NIMのJFrogプラットフォームへの統合についてより詳しく知りたい方は、このブログをお読みいただくか、https://jfrog.com/nvidia-and-jfrogをご覧ください。そちらでベータプログラムへの登録も可能です。 この記事が気に入りましたか?X(Twitter)でこちらをポストしてください:.@jfrog + @nvidiaが世界クラスの#GenAIソリューションを迅速に構築するための#安全で効率的な方法を提供。詳細はこちら:https://bit.ly/4fXMMz4 #MLOps #DevSecOps #GPUs #MachineLearning #AI
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