JFROG ML

すべての AI ワークフローをビルド、デプロイ、管理、監視

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JFrog ML の特長

JFrog ML は、AI/ML 開発に必要なツール、統合、環境、そしてすぐに使えるアプローチを提供します。 DevOps のベストプラクティスを AI/ML に適用することで、データサイエンティスト、ML エンジニア、AI 開発者が AI/ML サービスを簡単かつ確実に本番環境へ導入できるよう支援します。 GenAI や LLM から従来の ML まで、あらゆる AI ワークフローをビルド、デプロイ、管理、監視できるオールインワンソリューションで、アイデアから本番環境まで素早いデプロイを実現します。

MLOps

任意のモデルをトレーニングしてデプロイ

研究から本番環境まですべてのモデルを管理

ワンクリックでモデルの学習と微調整

ライブ API エンドポイントから Kafka ストリームまで、あらゆる規模でデプロイ

リアルタイムの監視とアラート

LLMOps

LLM アプリの開発

プロンプトの管理とバージョンの追跡

JFrog に最適化されたオープンソース LLM をデプロイ

複雑な LLM ワークフローの作成と視覚化

すべてを 1 箇所でトレースして、デバッグを簡素化

本番環境で LLM を監視して最適なパフォーマンスを実現

埋め込みベクトルを大規模に保存および管理

DataOps

保持しているデータを変換

トレーニングと推論のためのすべての機能を管理する

あらゆるソースからデータを取り込み、処理

堅牢な特徴量エンジニアのパイプラインをビルド

JFrog ML の機能

ユニバーサルモデルのデプロイメント

ワンクリックで、埋め込みや LLM など、あらゆるモデルを大規模にデプロイして微調整します。AI/ML サービスを API エンドポイントとして提供し、バッチ推論と A/B テストを実行します。

開発者を支援し、信頼性のある AI/ML をビルド

生産性を維持しながら、既存のセキュアな SDLC に AI 開発を導入できます。JFrog Platform の一部である JFrog ML は、AI/ML と DevSecOps を開発者にとって最も使いやすい形で統合します。

特徴量エンジニアリングとデータパイプラインを簡素化

スケーラブルな特徴量エンジニアリングの複雑さを、JFrog ML の組み込み特徴量ストアで解消します。特徴量を常に更新し、データ操作を効率的に管理・拡張できるため、これまでのように高いデータ負荷を抱える必要はなくなります。

AI 関係者がプロジェクトを円滑に進めるための統合ソリューション

DevOps、セキュリティ、ML エンジニア、データサイエンティスト、プロダクトマネージャー、AI プラクティショナーが、AI プロジェクトを完全に同期させて協力し、円滑に進められる統合ソリューションです。

AI/ML のライフサイクル全体を単一プラットフォームで一元管理

AI/ML ワークフローを簡単に拡張できるため、AI 導入のために複数のツールやシステムを管理する手間が省けます。

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