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JFrog 收購 Qwak AI,致力于簡化AI模型從開發到生產的全流程

上傳:rimaki     來源:信息存儲服務     日期:2024-07-05

[摘要]  
   JFrog將不斷擴展解決方案,為企業帶來先進的MLOps功能,使其能夠在一個統一的平臺上構建、部署、管理和監測包括生成式AI、大語言模型(LLMs)和常規機器學習模型在內的AI工作流。
 
[正文]    
   JFrog將不斷擴展解決方案,為企業帶來先進的MLOps功能,使其能夠在一個統一的平臺上構建、部署、管理和監測包括生成式AI、大語言模型(LLMs)和常規機器學習模型在內的AI工作流。


JFrog 收購 Qwak AI致力于簡化AI模型從開發到生產的全流程

   2024年7月1日——流式軟件公司、JFrog軟件供應鏈平臺的締造者JFrog(納斯達克股票代碼:FROG)近日宣布,公司已就收購AI和MLOps平臺創建者Qwak AI達成最終協議。

   通過此次收購,JFrog旨在為 DevOps、安全和 MLOps 利益相關者提供統一、可擴展的解決方案。這一業界領先的先進 MLOps 功能旨在讓數據科學家和開發人員擺脫基礎設施問題的束縛,加速創建和交付AI驅動型應用程序。JFrog 是所有軟件包(二進制文件)的單一記錄系統,其中包括存儲在 Artifactory 中的模型。增強其機器學習(ML)模型功能將進一步使用戶能夠簡化模型從開發到部署的全過程。

   JFrog 首席執行官兼聯合創始人 Shlomi Ben Haim 表示:“下一代軟件供應鏈平臺需要擴展并原生包含 MLOps 解決方案,以便更好地服務于開發組織。我們很高興能將 Qwak 的 MLOps 解決方案整合到我們的平臺中,賦能客戶的AI之旅。Qwak的解決方案由JFrog Artifactory作為首選模型注冊中心,JFrog Xray用于掃描和保護ML模型,持續致力于為用戶提高效率,并為DevOps、DevSecOps、MLOps和MLSecOps提供統一的平臺體驗。我們期待著與 Qwak 的團隊攜手,共創輝煌!”

   作為JFrog平臺的一部分,Qwak技術將為模型的投產流程帶來一種直觀、簡便的用戶體驗,也確保了企業在部署AI驅動應用時所期待的高信任度和可追溯性。而之所以能夠做到以上兩者兼顧,正是利用了Qwak先進的模型訓練和服務能力,從而實現對獨立且復雜的模型生命周期的管理,同時結合了JFrog提供的模型存儲管理和安全掃描服務。

   在此次收購之前,JFrog 和 Qwak 已于今年早些時候成功整合解決方案,該整合基于 JFrog 的“模型即軟件包(model as a package)”方法。這項整體解決方案旨在消除對單獨工具的需求,簡化合規工作,通過單一解決方案實現全面的可追溯性。

   Qwak 首席執行官兼聯合創始人 Alon Lev 表示:“我們非常高興能夠加入 JFrog 大家庭,并幫助客戶加速其AI計劃。我們創立 Qwak 的愿景是改變軟件開發團隊和數據科學家共同將AI資產投入生產的方式。借助 JFrog 軟件供應鏈平臺的力量,實現大規模的交付安全軟件組件,我們正在創造一種全新的體驗,致力于為統一的數字交付團隊鋪平道路,使他們能夠以更簡單、更可預測的方式將負責任的、安全的模型引入其應用程序。”

   隨著企業開始交付AI驅動的應用,ML模型作為AI背后的驅動力,實現其快速上市和安全流動是現代 MLOps 計劃背后的關鍵因素。根據 Gartner的數據,MLOps 在AI運營中發揮著至關重要的作用,預計至 2024 年底,75% 的公司將從AI試點轉向運營。

   JFrog 戰略執行副總裁 Gal Marder 表示:“數據科學家和ML工程師目前使用的工具大多與公司內部的標準 DevOps 和安全流程脫節,從而延誤了發布時間并削弱了信任。跨開發、安全、機器學習和運營的統一記錄系統將為數字團隊和企業解決這一痛點。”

   如今的市場需要一個跨軟件供應鏈的統一平臺體驗,以加速開發流程,并針對ML模型和元數據等AI關鍵驅動力實現相應地處理。與其他軟件組件一樣,ML模型必須進行存儲、構建、追蹤、版本控制、簽名、安全保護和跨系統高效交付,以便大規模交付AI應用。在統一的解決方案中利用 DevOps 實踐可以滿足這些市場期望。

對Qwak的收購將通過以下功能擴展 JFrog 解決方案:

   · 適用于 DevSecOps 和 MLSecOps 的統一平臺:提供從傳統模型到 大語言模型和生成式AI的整體ML軟件供應鏈

   · 快速、直接地為生產提供模型服務:進一步簡化模型開發、部署和服務流程,從而優化AI計劃

   · 模型訓練和監測:通過 OOTB 數據集管理和特征存儲支持來實現應用

   · 將模型作為一個軟件包來管理:使客戶能夠通過使用 DevSecOps 最佳實踐,實現與管理其他軟件包相同的方式,對模型進行版本控制、管理和安全保護

   · 保證安全性:在開發工作流中自然地確保AI的來源證明和安全性

   · 從受控、安全的真實源中提取模型:進一步實現將ML模型與容器和 Python 包等其他構建模塊進行整合

   · 對模型進行溯源:以便在生產模型出現問題時輕松召回,并且進行重新訓練和重新部署

JFrog 的 MLOps 發展計劃

   作為收購和整合進程的一部分,JFrog 計劃將 Qwak 的人才吸收到 JFrog團隊中,迅速壯大以 MLOps 為中心的團隊。JFrog 還將加快技術整合進程,將 Qwak 技術引入 JFrog 平臺,貫穿 JFrog DevOps 和安全產品。JFrog 和 Qwak 將與客戶緊密合作,確保業務連續性,并順利過渡到未來聯合開發和支持的產品。

MLOps生態系統與合作伙伴集成

   今年早些時候,JFrog 宣布與 AWS Sagemaker和 DataBricks 開發的 MLflow 進行集成。作為公司追求實現通用性的途徑之一,JFrog 將繼續與其他領先的 MLOps 生態系統合作伙伴提供集成,為開發人員和ML工程師提供更大的自由選擇空間,避免供應商鎖定的風險。

   (新聞稿 2024-07-05)

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