Agentic AI Meilenstein: JFrog-Plattform wird in NVIDIA Enterprise AI Factory integriert

Neues validiertes Full-Stack-Design soll KI/ML-Modellentwicklung, Sicherheit, Betrieb und Bereitstellung für KI-gestützte Unternehmen beschleunigen

JFrog Ltd, das Liquid-Software-Unternehmen und Entwickler der preisgekrönten JFrog Software Supply Chain Platform, gibt heute die Integration seiner grundlegenden DevSecOps-Tools in das NVIDIA Enterprise AI Factory validierte Design bekannt. JFrog wird für die bahnbrechende agentenbasierte KI-Architektur als zentrales Software-Artefakt-Repository und sicheres Modellregister dienen.

Nach der erfolgreichen Integration von NVIDIA NIM in die JFrog-Plattform bietet diese neue Zusammenarbeit eine umfassende MLOps-Lösung, die eine skalierbare, sichere und nahtlose Bereitstellung von KI-gestützten Anwendungen auf der NVIDIA Blackwell-Plattform gewährleistet.

„Die Zukunft der KI hängt nicht nur von Innovation ab, sondern auch von Vertrauen, Kontrolle und nahtloser Ausführung“, so Shlomi Ben Haim, CEO und Mitbegründer von JFrog. „Um KI in großem Maßstab bereitzustellen, müssen Unternehmen die gleichen Konzepte wie bei Software anwenden: entwicklerfreundliche Workflows, hohes Sicherheitsniveau, robuste Governance und vollständiges Lebenszyklusmanagement. ML-Modelle sind Binärdateien und müssen als erstklassige Software-Artefakte verwaltet werden. Deshalb freuen wir uns über die Partnerschaft mit NVIDIA, um unsere Software Supply Chain Plattform als einzige Quelle für alle Software- und KI-Assets in die NVIDIA Enterprise AI Factory zu integrieren, damit Unternehmen vertrauenswürdige KI-Lösungen sicher entwickeln und skalieren können.“

Bereitstellung kritischer Infrastruktur für zukünftige KI-Innovationen

Die JFrog-Plattform bietet Kunden eine „zentrale Quelle der Wahrheit“ für Softwarekomponenten innerhalb der NVIDIA Enterprise AI Factory, die eine integrierte und validierte Suite von Software-Lösungen enthält, mit denen Unternehmen agentenbasierte KI, physische KI und HPC-Workloads vor Ort entwickeln, bereitstellen und verwalten können. Dieses validierte Design soll Unternehmen die vollständige Kontrolle über ihre Daten und den Betrieb fortschrittlicher KI-Agenten in einer sicheren Umgebung ermöglichen. Zu den wichtigsten Funktionen gehören:

• Sichere und kontrollierte Transparenz von Softwarekomponenten: Alle ML-Modelle, Engines und Software-Artefakte können auf Sicherheitsprobleme überprüft, versioniert, kontrolliert und über den gesamten Software-Entwicklungslebenszyklus (SDLC) hinweg nachverfolgt werden.
• End-to-End-Verwaltung von Software-Artefakten und ML-Modellen: Nahtloses Abrufen, Hochladen und Hosten von KI-Modellen und Datensätzen, KI-Containern, Docker-Containern und Abhängigkeiten, die für das validierte Design der NVIDIA Enterprise AI Factory optimiert sind.
• Schnelle und sichere Bereitstellung von KI/ML-Anwendungen in der Laufzeit: Vereinfacht die Konfiguration von KI-Umgebungen, da dank der Universalität, bewährten Skalierbarkeit und Robustheit von JFrog Artifactory keine Laufzeitumgebungen mehr erforderlich sind, um Komponenten von außerhalb des Unternehmens abzurufen.
• Zukunftssicher für sich weiterentwickelnde GenAI-Anwendungen: Verwaltet schnell und einfach die Versionierung von ML-Modellen und Upgrades auf neue und genehmigte Modellgenerationen.

„Unternehmen, die KI-Fabriken aufbauen, müssen die Komplexität der KI-Einführung bewältigen und gleichzeitig Leistung, Governance und Vertrauen gewährleisten“, so Justin Boitano, Vice President, Enterprise AI Software Products, NVIDIA. „Die einheitliche Software Supply Chain-Plattform von JFrog in Verbindung mit dem validierten Design der NVIDIA Enterprise AI Factory ermöglicht schnelle und verantwortungsvolle KI-Innovationen in großem Maßstab.“

Die Integration ist so konzipiert, dass die JFrog-Plattform nativ auf NVIDIA Blackwell-Systemen ausgeführt werden kann, um Latenzen zu reduzieren und Aufgaben mit hervorragender Leistung, Effizienz und Skalierbarkeit zu verarbeiten. Sie unterstützt eine Vielzahl von KI-fähigen Unternehmensanwendungen, agentenbasierten und physischen KI-Workflows, autonome Entscheidungsfindung und Echtzeit-Datenanalysen in verschiedenen Branchen – unter anderem dem Finanz-, dem Gesundheits-, dem Telekommunikations-, dem Einzelhandels-, dem Medien- und den Fertigungssektor. Darüber hinaus nutzt das System das technische Know-how und das Partner-Ökosystem von NVIDIA, um Unternehmen dabei zu unterstützen, die Amortisationszeit zu verkürzen und die Risiken der KI-Bereitstellung zu minimieren.

Wenn Sie mehr über die Integration von JFrog und NVIDIA erfahren oder die NVIDIA NIM-Testversion ausprobieren möchten, besuchen Sie bitte https://jfrog.com/jfrog-and-nvidia/.

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