Arrikto recauda $ 10 millones para su plataforma MLOps

Arrikto, una startup que quiere acelerar el ciclo de vida del desarrollo del aprendizaje automático al permitir que los ingenieros y científicos de datos traten los datos como código, está saliendo del sigilo hoy y anunciando una ronda de la Serie A de $ 10 millones. La ronda fue dirigida por Unusual Ventures, con John Vrionis de Unusual uniéndose a la junta.

“Nuestra tecnología en Arrikto ayuda a las empresas a superar las complejidades de implementar y administrar aplicaciones de aprendizaje automático”, explicó el CEO y cofundador de Arrikto, Constantinos Venetsanopoulos. “Hacemos que sea muy fácil configurar canales de aprendizaje automático de un extremo a otro. Más específicamente, facilitamos la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos de aprendizaje automático en producción mediante Kubernetes y administramos de manera inteligente todos los datos que lo rodean “.

Al igual que muchas plataformas centradas en desarrolladores en la actualidad, Arrikto se trata de “cambiar a la izquierda”. Actualmente, argumenta el equipo, los equipos de aprendizaje automático y los equipos de desarrolladores no hablan el mismo idioma y usan diferentes herramientas para construir modelos y ponerlos en producción.

“Al igual que DevOps cambió la implementación a la izquierda, a los desarrolladores en el ciclo de vida del desarrollo de software, Arrikto cambia la implementación a los científicos de datos en el ciclo de vida del aprendizaje automático”, explicó Venetsanopoulos.

Arrikto también tiene como objetivo reducir las barreras técnicas que aún dificultan la implementación del aprendizaje automático para la mayoría de las empresas. Venetsanopoulos señaló que, al igual que Kubernetes mostró a las empresas cómo podría verse una infraestructura simple y escalable, Arrikto puede mostrarles cómo puede ser una canalización de producción de ML más simple, y hacerlo de una manera nativa de Kubernetes.

En el núcleo de Arrikto se encuentra Kubeflow, el kit de herramientas de aprendizaje automático de código abierto para Kubernetes, incluido en Google, y de muchas maneras, puede pensar que Arrikto ofrece una versión empresarial de Kubeflow. Entre otros proyectos, el equipo también construyó MiniKF para ejecutar Kubeflow en una computadora portátil y utiliza Kale, que permite a los ingenieros construir tuberías de Kubeflow desde sus computadoras portátiles JupyterLab.

Como señaló Venetsanopoulos, la tecnología de Arrikto hace tres cosas: simplifica la implementación y administración de Kubeflow, permite a los científicos de datos administrarlo utilizando las herramientas que ya conocen y crea un entorno portátil para la ciencia de datos que permite el control de versiones y el intercambio de datos entre equipos y nubes. .

Si bien Arrikto se ha mantenido fuera del radar desde su lanzamiento en Atenas, Grecia, en 2015, el equipo fundador de Venetsanopoulos y CTO Vangelis Koukis ya logró que varias grandes empresas adoptaran su plataforma. Arrikto tiene actualmente más de 100 clientes y, aunque la compañía no tiene permitido nombrar a ninguno de ellos todavía, Venetsanopoulos dijo que incluyen una de las compañías de petróleo y gas más grandes, por ejemplo.

Y aunque es posible que no piense en Atenas como un centro de startups, Venetsanopoulos argumenta que esto está cambiando y hay mucho talento allí (aunque la compañía también está utilizando los fondos para desarrollar su equipo de ventas y marketing en Silicon Valley). “Hay talentos de primer nivel de universidades de primer nivel que aún no se han aprovechado. Es como si tuviéramos una ventaja injusta ”, dijo.

“Vemos una gran oportunidad de mercado a medida que las empresas buscan aprovechar las soluciones nativas de la nube para desbloquear los beneficios del aprendizaje automático”, dijo Vrionis de Unusual. “Arrikto ha adoptado un enfoque innovador y holístico de MLOps en todo el ciclo de vida del código, el modelo y los datos. Los científicos de datos estarán capacitados para acelerar el tiempo de comercialización a través de una mayor automatización y colaboración sin necesidad de equipos de ingeniería “.