随着中国的人工智能技术快速发展以及AI大模型崛起，越来越多的企业开始采用或参与AI模型的研发中来提升自身业务效率和竞争力。通过AI模型在图像识别、自然语言处理、预测分析等领域的应用，为企业带来了显著的业务优化和创新机会。但在AI模型的应用程序中，一般企业采用的方式是从 huggingface直接下载并装载模型。许多企业都会遇到下载速度慢、链接中断等问题，需要反复重试或使用其他渠道才能最终下载到数据，但下载的数据是否可信、安全却无法保证。
如何高效、安全地管理这些日益复杂和多样化的AI模型，数据隐私和安全问题的日益凸显，成为了企业面临的一大挑战。越来越多的企业倾向于将AI模型存储在私有化的仓库中，以确保数据的安全性和隐私保护。
博云牧品Folib制品库的AI模型仓库能力，正是在这样的背景下应运而生，旨在为企业提供一种全新、安全、可信的AI模型仓库。Folib制品库的AI仓库支持Hugging Face类型的模型存储、版本控制、依赖管理、数据安全和访问权限等方面的能力，并进行企业私有化托管，来保障模型的安全性和可追溯性。
企业私有仓库的安全保障
博云牧品Folib制品库，使用通用构件储存库制品管理专有模型。支持AI模型代理和镜像功能，要从Hugging Face下载或是存取第三方模型时，只需通过企业内部的Folib制品库执行获取，以一个中央管理的方式，规避内部人员在非安全渠道下载带来的隐藏风险。确保了数据的完全控制，避免了数据外泄的风险。同时通过Folib制品库完善的访问控制和加密存储机制，保障企业数据在传输和存储过程中的安全性。
相比于依赖第三方云服务，私有化仓库能够显著降低长期使用成本。企业无需支付高昂的云服务费用，且可以自主决定硬件和存储资源的使用，优化资源配置，降低总体拥有成本（TCO）。
全面的格式支持
Folib制品库支持多种AI模型格式，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX等，确保企业的多样化需求都能得到满足。无论企业使用哪种框架开发AI模型，Folib制品库都能提供一致的存储和管理服务。
精细化的版本控制
博云牧品Folib制品库支持通过细粒度的版本控制，模型文件的不同网络区域的晋级与分发。帮助企业轻松管理不同版本的模型，便于迭代和回滚。每个版本的模型都可以被精确追踪，确保在需要时能够快速回到任意之前的版本。让企业在管理AI模型时更加高效、准确和可控，为模型的持续优化和可靠运行提供了坚实的保障。
自动化管理本地模型
博云牧品Folib制品库支持与CI/CD流程结合，进行自动解析模型所需的所有依赖项，确保每个依赖项都能正确配置和使用。通过模型与版本控制相结合，使模型在不同版本之间的切换时，依赖项也能同步更新，避免版本冲突。
在不同环境下、不同版本之间切换和依赖项的可运行性，让模型在部署时更加稳定。提升了企业在AI模型管理方面的效率，确保模型在整个生命周期内的稳定性和安全性，减少了人为错误的发生，为企业的AI应用保驾护航。
完善的访问控制及审计
Folib制品库提供完善的访问控制和审计日志，保障模型数据的安全。企业可以根据根据团队成员的角色和职责，设置不同的权限级别，例如只读权限、读写权限等，确保只有授权人员才能访问和操作模型数据。同时，建立清晰的团队协作机制，促进团队成员之间的沟通和协作，确保制品库的有效管理和利用。
相关产品介绍
博云牧品（FoLib）制品库是一个纯国产、功能强大的平台，目前已支持市面上主要的23种语言包管理，如Maven、Rpm、Raw、Bower（html&js）、Ivy、Npm、Nuget、Pypi、yum、鸿蒙（OHPM）、GO等以及信创多架构的Docker镜像中心，AI模型仓库。支持直接无缝平替JFrog Artifactory、Sonatype Nexus。
博云牧品（Folib）制品库专注于处理规模达到百亿级别的软件依赖包和元数据管理。通过整合先进的软件组合分析（SCA）工具，结合全球开源安全漏洞库NVD以及国内安全漏洞库CNVD，为用户提供全方位的安全保障。该平台支持实时枚举标识，能够识别每个依赖包的安全情况并进行CVE（通用漏洞及公告）分析。利用图数据库技术，实时处理依赖关系、准确定位安全范围并进行跟踪与告警。为企业的云原生技术转型和快速迭代提供有力支持，提供了元数据管理和多环境晋级同步分发的功能，为在复杂网络环境中实施DevOps落地提供安全和便利。
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