标题：革新软件供应链：JFrog推出机器学习模型管理功能

日期：2023年12月5日

行业领导者JFrog宣布推出革命性的机器学习（ML）模型管理功能，这一创新旨在简化ML模型的管理与安全性，填补了市场空白。此功能将与企业的现有DevOps和DevSecOps实践无缝融合，加速、保护和管理ML组件的发布。

JFrog联合创始人兼首席技术官Yoav Landman阐述：“在软件交付领域，数据科学家、ML工程师与DevOps团队间存在缺乏统一流程的问题，导致团队间协作障碍，以及在管理和合规性方面的不一致性。通过集成Python及其相关软件包与Docker容器，我们确保了机器学习模型制品的完整性。我们的客户已将JFrog视为制品管理与DevSecOps流程的标杆，数据科学家与软件工程师在利用现代AI功能时，已将其视为自然的组成部分。此最新发布标志着我们向AI时代大规模交付可信软件迈出的重要一步。”

随着AI与ML应用的普及，市场预计全球AI/ML市场规模将在2023年增长至5000亿美元以上，但用户常面临成本高昂、自动化不足、专业技能缺乏以及扩展能力受限等挑战。

IDC DevOps与DevSecOps研究副总裁Jim Mercer指出：“从概念到生产环境部署，ML模型的完整生命周期管理耗时耗力。即便成功部署，用户也需应对模型性能、模型漂移和偏差等挑战。因此，一个集成了自动开发、持续管理和安全性的单一记录系统，对于优化流程具有显著价值。”

JFrog的全新ML模型管理功能，为客户提供了一系列优势：

1. 便捷接入：代理常用的公共ML仓库，如Hugging Face，确保公司依赖的开源AI模型就近部署，避免删除或修改风险。
2. 安全防护：检测并阻止恶意ML模型的使用，确保系统的安全性。
3. 合规性保障：扫描ML模型的许可证，确保符合公司的政策规定。
4. 自主管理：存储自研或内部增强的ML模型，配置强大的访问控制和版本历史记录，提升透明度。
5. 集成发布：将ML模型整合至软件版本中，实现打包与分发的无缝衔接。

JFrog产品与工程高级副总裁Yossi Shaul表示：“随着越来越多企业将ML模型融入其应用之中，我们预见未来法规可能会要求软件供应商明确其软件内容。JFrog提供的代理、存储、保护和管理模型及其他软件组件的方法，将助力企业加速创新步伐，为未来的需求做好准备。”

JFrog的使命是创建一个从开发人员到设备之间的软件交付生态系统，通过其统一的软件供应链平台，提供一站式服务，确保软件的构建、管理和分发既快速又安全。JFrog平台支持跨主流云服务提供商的自托管和SaaS服务，受到全球数百万用户和7000多家客户的信赖，其中不乏财富100强企业。欲了解更多详情，请访问jfrogchina.com或关注微信官方账号：JFrog捷蛙。