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流式软件公司、JFrog软件供应链平台的缔造者JFrog近日宣布，公司已就收购AI和MLOps平台创建者Qwak AI达成最终协议。
通过此次收购，JFrog旨在为 DevOps、安全和 MLOps 利益相关者提供统一、可扩展的解决方案。这一业界领先的先进 MLOps 功能旨在让数据科学家和开发人员摆脱基础设施问题的束缚，加速创建和交付AI驱动型应用程序。JFrog 是所有软件包（二进制文件）的单一记录系统，其中包括存储在 Artifactory 中的模型。增强其机器学习（ML）模型功能将进一步使用户能够简化模型从开发到部署的全过程。
JFrog首席执行官兼联合创始人Shlomi Ben Haim表示：“下一代软件供应链平台需要扩展并原生包含 MLOps 解决方案，以便更好地服务于开发组织。我们很高兴能将 Qwak 的 MLOps 解决方案整合到我们的平台中，赋能客户的AI之旅。Qwak的解决方案由JFrog Artifactory作为首选模型注册中心，JFrog Xray用于扫描和保护ML模型，持续致力于为用户提高效率，并为DevOps、DevSecOps、MLOps和MLSecOps提供统一的平台体验。我们期待着与 Qwak 的团队携手，共创辉煌！”
作为JFrog平台的一部分，Qwak技术将为模型的投产流程带来一种直观、简便的用户体验，也确保了企业在部署AI驱动应用时所期待的高信任度和可追溯性。而之所以能够做到以上两者兼顾，正是利用了Qwak先进的模型训练和服务能力，从而实现对独立且复杂的模型生命周期的管理，同时结合了JFrog提供的模型存储管理和安全扫描服务。
在此次收购之前，JFrog 和 Qwak 已于今年早些时候成功整合解决方案，该整合基于 JFrog 的“模型即软件包（model as a package）”方法。这项整体解决方案旨在消除对单独工具的需求，简化合规工作，通过单一解决方案实现全面的可追溯性。
Qwak 首席执行官兼联合创始人 Alon Lev 表示：“我们非常高兴能够加入 JFrog 大家庭，并帮助客户加速其AI计划。我们创立 Qwak 的愿景是改变软件开发团队和数据科学家共同将AI资产投入生产的方式。借助 JFrog 软件供应链平台的力量，实现大规模的交付安全软件组件，我们正在创造一种全新的体验，致力于为统一的数字交付团队铺平道路，使他们能够以更简单、更可预测的方式将负责任的、安全的模型引入其应用程序。”
随着企业开始交付AI驱动的应用，ML模型作为AI背后的驱动力，实现其快速上市和安全流动是现代 MLOps 计划背后的关键因素。根据 Gartner的数据，MLOps 在AI运营中发挥着至关重要的作用，预计至 2024 年底，75% 的公司将从AI试点转向运营。
JFrog战略执行副总裁Gal Marder表示：“数据科学家和ML工程师目前使用的工具大多与公司内部的标准 DevOps 和安全流程脱节，从而延误了发布时间并削弱了信任。跨开发、安全、机器学习和运营的统一记录系统将为数字团队和企业解决这一痛点。”
如今的市场需要一个跨软件供应链的统一平台体验，以加速开发流程，并针对ML模型和元数据等AI关键驱动力实现相应地处理。与其他软件组件一样，ML模型必须进行存储、构建、追踪、版本控制、签名、安全保护和跨系统高效交付，以便大规模交付AI应用。在统一的解决方案中利用 DevOps 实践可以满足这些市场期望。
对Qwak的收购将通过以下功能扩展JFrog解决方案：
● 适用于DevSecOps和MLSecOps的统一平台：提供从传统模型到 大语言模型和生成式AI的整体ML软件供应链
● 快速、直接地为生产提供模型服务：进一步简化模型开发、部署和服务流程，从而优化AI计划
● 模型训练和监测：通过OOTB数据集管理和特征存储支持来实现应用
● 将模型作为一个软件包来管理：使客户能够通过使用DevSecOps最佳实践，实现与管理其他软件包相同的方式，对模型进行版本控制、管理和安全保护
● 保证安全性：在开发工作流中自然地确保AI的来源证明和安全性
● 从受控、安全的真实源中提取模型：进一步实现将ML模型与容器和 Python 包等其他构建模块进行整合
● 对模型进行溯源：以便在生产模型出现问题时轻松召回，并且进行重新训练和重新部署
JFrog的MLOps发展计划
作为收购和整合进程的一部分，JFrog 计划将 Qwak 的人才吸收到 JFrog团队中，迅速壮大以 MLOps 为中心的团队。JFrog 还将加快技术整合进程，将 Qwak 技术引入 JFrog 平台，贯穿 JFrog DevOps 和安全产品。JFrog 和 Qwak 将与客户紧密合作，确保业务连续性，并顺利过渡到未来联合开发和支持的产品。
MLOps生态系统与合作伙伴集成
今年早些时候，JFrog 宣布与AWS Sagemaker和 DataBricks开发的MLflow进行集成。作为公司追求实现通用性的途径之一，JFrog 将继续与其他领先的 MLOps 生态系统合作伙伴提供集成，为开发人员和ML工程师提供更大的自由选择空间，避免供应商锁定的风险。
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