MLOps nebo DevOps pro ty, kteří pracují s modely strojového učení, zaznamenaly v posledním roce boom zájmu, a to by nemělo být překvapením: organizace chtějí do svých zásobníků datové vědy začlenit více strojového učení, ale to vyžaduje vybudování a školicí modely, čištění dat a zajištění toho, aby fungovaly tak, jak mají. Dnes startup s názvem Striveworks building MLOps tools, aby tuto práci zvládl, oznámil financování ve výši 33 milionů dolarů.
Jedná se o vůbec první externí financování startupu a uzavření kola nyní podtrhuje jak nárůst zájmu o širší oblast umělé inteligence, tak i vlastní tah Striveworks v této oblasti, přičemž ARR společnosti roste za poslední rok o 300 % ročně. dva roky.
Těchto 33 milionů dolarů pochází od jediného investora, společnosti Centana Growth Partners, a společnost Striveworks se sídlem v Austinu je plánuje použít na nábor zaměstnanců a na další rozvoj produktů a podnikání. Financování přichází jako to, co je často popisováno jako oportunistické kolo: Striveworks funguje pět let, funguje jako „kapitálově efektivní“ startup, který vydělával a investoval jej zpět do svého růstu, říká Jim Rebesco – CEO, který – založil společnost s Craigem Desjardinsem, Ericem Kormanem a Tonym Manganiellem.
Společnost Rebesco nezveřejnila aktuální jména zákazníků, ale uvedla, že pokrývají řadu vertikál, které zahrnují vládu a finanční sektor, které využívají strojové učení k budování služeb nebo řízení svých podniků, „vysoce regulovaná odvětví a národní bezpečnostní aplikace a související oblasti, jako je záměrnost počítačového vidění. , satelitní snímky a komerční snímky,“ dodal. Společnost má také partnerství s AWS a Azure pro práci na datech v těchto cloudech. (Pozorně, v současné době nemá podobné partnerství se společností Google.)
Problémy, které společnost řeší, jsou věci, s nimiž Rebesco – doktor neurověd, který předtím dlouho působil ve společnosti poskytující finanční služby Virtu – řekl, že on a jeho spoluzakladatelé se pravidelně setkávali v předchozích společnostech, s nimiž se Striveworks v podstatě snaží realisticky bojovat.
Začíná to, řekl, tím, co popsal jako „problém prvního dne“, jak vytvořit vhodné modely strojového učení, aby vyhovovaly cílům. Ale to je v některých ohledech ta nejjednodušší část. Složitosti začínají opravdu až poté.
“Dělá to, co očekáváte, že bude dělat, a když to dáte do výroby, bude to fungovat tak, jak očekáváte?” řekl. “Soustředíme se na to, co bude dál.”
Rebesco sám sebe popisuje jako „neúspěšného fyzika“ (myslím, že jde o odkaz na jeho práci před doktorandem), který se naučil důležitou lekci o modelech umělé inteligence: Všechny jsou statistické, a proto musí přinášet chyby. “Takže jedním z klíčových prvků odpovědnosti není jen vědět, že dojde k chybám, ale také zavést automatizovaný a promyšlený plán, jak to vyřešit.”
Věří, že je to něco, co je třeba stále více zvažovat, protože používání umělé inteligence se stává všudypřítomnějším. „Datové modely, modely AI a ML, jsou stále důležitější, nikoli jako pomíjivé modely. Ať už jde o úvěrové hodnocení nebo zdravotní péči, tyto databáze jsou uloženy a jsou dotazovány. Ale jak se ptáš [effectively] je to tak špatně?”
Cílem společnosti je tento problém vyřešit prostřednictvím své vlajkové lodi nazvané Chariot, kterou lze použít k přípravě dat, sestavování modelů a následnému spuštění těchto modelů ve výrobě. Pomocí formátu s nízkým kódem, který je zaměřen na spolupráci týmů, funkce platformy zahrnují anotace modelu ve smyčce, možnost importovat modely a používat dříve katalogizované datové modely (z vaší vlastní organizace), možnost vytvářet vlastní pracovní postupy, dotazování na „provenienci“ dat ve vašich sadách a schopnost integrovat nástroje třetích stran, mimo jiné.
Nyní je na trhu mnoho startupů (a větších společností) pracujících s řešeními MLOps – mezi několik, které jsme pokryli, patří Seldon, Galileo, Aries a Tecton. Do akce se zapojují i větší systémoví integrátoři, přičemž McKinsey nedávno koupila Iguazio.
Ben Cukier, partner Centany, který investici vedl, řekl, že Striveworks má oproti nim jasnou výhodu v tom, že samotné podnikání je řízeno velmi dobře, což svědčí jak o fungování společnosti, tak o tom, čeho dosahují.
„Jsou na stupni, kdy jejich míra růstu, v trojciferných číslech, je tam, kde je většina, když jsou pouze u série D. Podíval jsem se na jejich skutečně efektivní využití kapitálu a byl jsem nadšen. Za 27 let investování jsem viděl jen několik společností schopných dosáhnout takového rozsahu bez vnějšího kapitálu. Je to vzácný jev. Jsou to skuteční zákazníci se sedmimístnými smlouvami a s čísly čistého udržení, které by jim mohla závidět spousta jiných společností.“
Společnost nezveřejňuje své ocenění, ale Cukier popsal současný trh ne jako „klidný“, ale prostě „normální“ – tedy návrat k běžnému provozu po několika velmi opojných letech.