Unión IA, una startup de código abierto con sede en Bellevue, Washington, que ayuda a las empresas a crear y orquestar sus flujos de trabajo de datos e inteligencia artificial con la ayuda de una plataforma de automatización nativa de la nube, anunció hoy que ha recaudado una ronda Serie A de $19,1 millones de NEA y Nava Ventures. La compañía también anunció la disponibilidad general de sus servicios totalmente administrados. Unión Nube servicio.
En el centro de la Unión está volar, una herramienta de código abierto para crear plataformas de automatización de flujos de trabajo de nivel de producción con un enfoque en pilas de datos, aprendizaje automático y análisis. La idea detrás de la plataforma era crear una única plataforma que los equipos pudieran usar para crear sus flujos de trabajo de análisis y flujos de trabajo de ETL, así como sus flujos de aprendizaje automático. Y si bien hay otros proyectos en el mercado que ofrecen capacidades de orquestación similares, la idea aquí es crear una herramienta que esté diseñada específicamente para las necesidades de los equipos de aprendizaje automático.
Flyte se desarrolló originalmente dentro de Lyft, donde el CEO y cofundador de Union AI, Ketan Umare, desarrolló algunos de los primeros modelos de tráfico y ETA basados en aprendizaje automático de la compañía en 2016. En ese momento, Lyft tuvo que unir varios sistemas de código abierto para poner estos modelos en producción.
“Tenemos algo funcionando, pero detrás de escena, había un hombre detrás de la cortina. Estaba sucediendo, pero fue mucho trabajo”, dijo Umare. “Lo que aprendimos fue que otros equipos de la empresa también estaban luchando, y estos eran equipos masivos. Y lo que sucede cuando los equipos luchan es que no pueden mantener el talento. Ese es un gran problema, pero ¿cuál fue la raíz de eso? No pudieron entregar sus cosas y no pudieron articular por qué no pudieron entregar. Resulta ser un problema de infraestructura”.
Créditos de imagen: Unión.ai
Así que se dispuso con un pequeño equipo a construir las herramientas de infraestructura para facilitar a estos equipos la construcción de sus modelos y ponerlos en producción. Pero siempre hubo fricciones entre los ingenieros de software y los especialistas en aprendizaje automático. “La razón fue que, al menos en la forma en que lo he destilado, creo que el software y los sistemas de aprendizaje automático o los productos de IA son bestias intrínsecamente diferentes”, argumentó Umare. En su opinión, el software suele madurar con el tiempo, mientras que los modelos de IA tienden a deteriorarse. Estos modelos, señaló, también suelen cambiar en función de factores externos sobre los que los usuarios tienen poco control. “Así que no puedes usar la misma infraestructura que usas para [software deployments],” él dijo.
En ese momento, el equipo decidió abrir su trabajo en forma de Flyte y trabajar con otros para construir una plataforma más nativa de aprendizaje automático.
Como suele ser el caso, Umare y otros cuatro miembros del equipo original de Flyte decidieron construir una startup en torno a estas ideas centrales y el proyecto de código abierto Flyte, con el lanzamiento de Union AI a fines de 2020.
Actualmente, Flyte está siendo utilizado por empresas como blackshark.ai, HBO, Intel, LinkedIn, Spotify, Stripe, Wolt y ZipRecruiter.
“Lo divertido de trabajar con estas grandes empresas, lo que hacemos en código abierto, es que estamos trabajando en algunos de los modelos más importantes de nuestra plataforma. Entonces sabemos que funciona y no tuvimos que construir nada específico porque lo hemos estado haciendo durante años. Solo tuvimos que extender un par de cosas”, dijo Umare.
“Con base en un solo equipo, vemos 10 veces más trabajos de capacitación fuera de línea enviados desde Flyte, y eso da como resultado lanzamientos de modelos 5 veces más frecuentes con ganancias comerciales considerables”, dijo Mick Jermsurawong, ingeniero de infraestructura de aprendizaje automático de Stripe. “Creo que aquí nos damos cuenta de que la productividad de ML no es agradable, sino un requisito comercial”.
Pero la plataforma Union AI no está simplemente construyendo Flyte-as-a-service. El equipo también construyó Pandera (un marco para la prueba de datos) y Unión ML (un marco que se asienta sobre Flyte y ayuda a los equipos a construir e implementar sus modelos utilizando su conjunto de herramientas existente). Union Cloud combina todos estos elementos y superpone un conjunto de herramientas empresariales, como el inicio de sesión único.
“El aprendizaje automático, y especialmente los grandes modelos de lenguaje, plantean grandes problemas en torno a la privacidad y la seguridad de la información. Las empresas desconfían cada vez más del uso de servicios en los que pierden el control sobre lo que sucede precisamente con sus datos”, dijo Greg Papadopoulos, socio de riesgo de NEA. “La combinación del poder de los grandes modelos con los datos completos de la empresa debe manejarse con cuidado; esa es una de las razones por las que estamos tan entusiasmados con el progreso realizado por el equipo de Union.AI, primero con Flyte y ahora con Union Cloud. Esto es exactamente lo que exige la gente y un diferenciador real: Permítanme explotar el poder de los grandes modelos de lenguaje mientras mantengo el control y la propiedad de mis datos”.
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