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Arrikto为其MLOps平台筹集了1000万美元
2020年11月17日    阅读量:1334     新闻来源:中国机械网 okmao.com    |  投稿

Arrikto是一家希望通过允许工程师和数据科学家像对待代码一样处理数据的方式来加快机器学习开发生命周期的初创公司,如今已经脱颖而出,并宣布获得1000万美元的A轮融资。本轮融资由Unusual Ventures领导,Unusual的John Vrionis加入董事会。

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“我们在Arrikto的技术有助于公司克服实施和管理机器学习应用程序的复杂性中国机械网okmao.com。” Arrikto首席执行官兼联合创始人Constantinos Venetsanopoulos解释说。“我们非常容易设置端到端机器学习管道。更具体地说,我们使使用Kubernetes轻松将ML模型构建,训练和部署到生产中 并智能地管理周围的所有数据。”


就像当今许多以开发人员为中心的平台一样,Arrikto都是“向左移动”。目前,该团队认为,机器学习团队和开发人员团队不会讲相同的语言,而是使用不同的工具来构建模型并将其投入生产。


Venetsanopoulos解释说:“就像DevOps在软件开发生命周期中将部署移交给开发人员一样,Arrikto在机器学习生命周期中将部署移交给数据科学家。”


Arrikto还旨在减少技术壁垒,这对于大多数企业而言仍然难以实施机器学习。Venetsanopoulos指出,就像Kubernetes向企业展示了一个简单且可扩展的基础架构的外观一样,Arrikto可以向他们展示一个更简单的ML生产管道的外观—并以Kubernetes本地方式进行。


Arrikto的核心是Kubeflow,在谷歌孵化的用于Kubernetes的开源机器学习工具包-在许多方面,您可以将Arrikto视为提供企业就绪版本的Kubeflow。在其他项目中,该团队还构建了MiniKF以便在笔记本电脑上运行Kubeflow并使用Kale,这使工程师可以从JupyterLab笔记本电脑构建Kubeflow管道。


正如Venetsanopoulos所指出的那样,Arrikto的技术可以完成三件事:简化Kubeflow的部署和管理,允许数据科学家使用他们已经知道的工具对其进行管理,并且为数据科学创建一个可移植的环境,从而实现团队和云之间的数据版本控制和数据共享。 。


自2015年Arrikto在希腊雅典推出以来一直保持领先地位,但Venetsanopoulos和CTO Vangelis Koukis的创始团队已经设法吸引了许多大型企业采用其平台。Arrikto目前有100多个客户,虽然目前尚不允许该公司命名,但Venetsanopoulos表示,其中包括最大的石油和天然气公司之一。


尽管您可能不认为雅典是一个创业中心,但Venetsanopoulos认为这种情况正在发生变化,并且那里有很多人才(尽管该公司还利用这笔资金在硅谷建立了销售和营销团队)。“来自顶尖大学的顶尖人才尚未开发。就像我们有不公平的优势,”他说。


Unusual的Vrionis说:“随着企业寻求利用云原生解决方案来释放机器学习的好处,我们看到了强大的市场机会。” “ Arrikto对整个数据,模型和代码生命周期的MLOps采取了创新的整体方法。数据科学家将被授权通过增加自动化和协作来加快产品上市时间,而无需工程团队。”



标签:企业聚焦今日头条产品资讯机械应用设备与仪器系统及软件工业设备
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