Arrikto recauda $ 10 millones para su plataforma MLOps

Arrikto recauda $10M 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 los científicos de datos traten los datos como un código, sale del sigilo hoy y anuncia una ronda Serie A de $ 10 millones. La ronda fue liderada por Unusual Ventures, con John Vrionis de Unusual uniéndose al tablero.

“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 canalizaciones de aprendizaje automático de extremo a extremo. Más específicamente, facilitamos la creación, el entrenamiento y la implementación de modelos ML en producción utilizando Kubernetes y gestionamos de manera inteligente todos los datos que lo rodean”.

Al igual que muchas plataformas centradas en desarrolladores en la actualidad, Arrikto tiene que ver con “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.

Créditos de imagen: Arrikto

“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 ser 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.

El director ejecutivo de Arrikto, Constantinos Venetsanopoulos. Créditos de imagen: Arrikto

En el núcleo de Arrikto se encuentra Kubeflow, el conjunto de herramientas de aprendizaje automático de código abierto incubado por Google para Kubernetes, y en muchos sentidos, puede pensar en Arrikto como una oferta versión empresarial de Kubeflow. Entre otros proyectos, el equipo también construyó MiniKF para ejecutar Kubeflow en una computadora portátil y usa col rizadaque permite a los ingenieros crear canalizaciones de Kubeflow desde sus portátiles JupyterLab.

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

Si bien Arrikto se ha mantenido fuera del radar desde que se lanzó en Atenas, Grecia, en 2015, el equipo fundador de Venetsanopoulos y el CTO Vangelis Koukis ya lograron que varias grandes empresas adoptaran su plataforma. Arrikto tiene actualmente más de 100 clientes y, aunque la compañía no puede 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 empresas emergentes, Venetsanopoulos argumenta que esto está cambiando y que hay mucho talento allí (aunque la empresa también está utilizando los fondos para desarrollar su equipo de ventas y marketing en Silicon Valley). “Hay talento de primer nivel de universidades de primer nivel que aún no se ha explotado. 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 de datos, modelos y códigos. Los científicos de datos estarán facultados para acelerar el tiempo de comercialización a través de una mayor automatización y colaboración sin necesidad de equipos de ingeniería”.

Créditos de imagen: Arrikto


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