WhyLabs, una startup de aprendizaje automático que surgió del Instituto Allen el año pasado, ayuda a los equipos de datos a monitorear el estado de sus modelos de IA y las canalizaciones de datos que los alimentan. El año pasado, la startup recaudó una ronda semilla de $ 4 millones y hoy, el equipo anunció que ha recaudado una ronda de la Serie A de $ 10 millones codirigida por Desafiar a los socios y Andrew Ng’s Fondo AI. Los inversores existentes Madrona Venture Group y Bezos Expeditions también participaron en esta ronda.
Hace solo unos años, “MLOps” no era realmente una cosa, pero ahora es una categoría establecida y ahora estamos viendo un número creciente de nuevas empresas y jugadores establecidos que están tratando de establecerse temprano en este mercado.
“Es lo más importante para todos”, dijo la directora ejecutiva de WhyLabs, Alessya Visnjic. “Realmente hemos experimentado un cambio de fase real en el último año. Hoy en día, el mantenimiento posterior a la implementación de los modelos de aprendizaje automático, creo, es un desafío mayor que la construcción y la implementación reales de modelos. Eso es lo que impulsa todo este cambio de MLOps y las organizaciones están muy centradas en crear cultura, procesos y cadenas de herramientas en torno a los modelos operativos de aprendizaje automático “.
Créditos de imagen: WhyLabs
Como señaló Visnjic, todas las empresas que construyen modelos de inteligencia artificial también luchan con la transparencia y la observabilidad de cómo operan en producción. Una cosa es entrenar un modelo, pero es un desafío completamente diferente garantizar que el modelo continúe funcionando como se espera y que los datos que lo impulsan sigan siendo confiables. La mayoría de las veces, los modelos continuarán proporcionando predicciones (incorrectas), después de todo, incluso si los datos de entrada están dañados, tal vez porque una API cambió.
“Los ingenieros de ML necesitan mejores herramientas para garantizar datos de alta calidad en todas las etapas del ciclo de vida de un proyecto de ML”, dijo Ng. “AI Fund se complace en respaldar a WhyLabs, cuya biblioteca de registro de código abierto y plataforma de observación de inteligencia artificial facilita a los desarrolladores mantener registros en tiempo real y monitorear las implementaciones de ML”.
En el transcurso del último año, WhyLabs ha facilitado que los equipos de datos utilicen su servicio, en gran parte porque lanzó su plataforma SaaS con un nivel de autoservicio gratuito.
“Gran parte de nuestro trabajo de SAS se ha centrado en eliminar la carga de la configuración, asegurándose de que pueda habilitar el monitoreo de manera similar a cómo habilitaría el monitoreo de una instancia informática en particular”, dijo Visnjic. “Como somos un SaaS, nos enfocamos mucho en la privacidad. Es muy importante centrarse en la privacidad porque supervisamos tanto el estado de los datos como el estado del modelo “.
Específicamente, eso significa que WhyLabs nunca mueve datos. Como explicó Visnjic, el servicio solo captura las huellas digitales estadísticas que describen los datos y los modelos. Descubrir cómo monitorear los datos altamente propietarios de sus clientes potenciales fue uno de los primeros desafíos que enfrentó el equipo después del lanzamiento de WhyLabs. Después de todo, no se trata solo de mover datos dentro del estado de datos de una empresa, sino también de garantizar que los permisos dentro de una empresa se administren bien para garantizar que la información confidencial no se filtre.
Créditos de imagen: WhyLabs ”SaaS no se trata solo de asegurarse de que cualquiera pueda registrarlo”, señaló. “Se trata de asegurarse de que las personas puedan usar esta plataforma y de una forma centrada en la privacidad y que puedan conectarla a cualquier tipo de pila de aprendizaje automático que estén usando”.
Para hacer eso, el equipo también pasó el último año desarrollando sus integraciones con todas las principales plataformas en la nube, marcos de aprendizaje automático y servicios de datos como Kafka, Spark y Ray.
Con el lanzamiento de la plataforma SaaS hace solo dos semanas, señaló la COO y cofundadora de WhyLabs, Maria Karaivanova, la cantidad de modelos que el servicio está monitoreando ya se triplicó.
El equipo de WhyLabs planea utilizar los nuevos fondos para desarrollar sus equipos de ingeniería y comercialización. Por el lado de la ingeniería, eso también significa agregar soporte mejorado para la transmisión de datos y aplicaciones de inteligencia artificial en tiempo real. Como señaló Visnjic, el enfoque de comercialización de la compañía incluirá un enfoque en educar a los clientes sobre MLOps, por lo que la compañía también está construyendo un equipo de evangelización.
“WhyLabs se encuentra en una posición única para transformar la forma en que se gobierna la IA y MLOps es administrado por cualquier empresa con la rápida adopción de su plataforma de observabilidad y biblioteca de registro de datos”, dijo Neil Sequeira, fundador y socio de Defy Partners, quien ahora se ha unido a WhyLabs. Junta Directiva. “Han construido lo que es efectivamente un centro de control para operar aplicaciones de IA. A su vez, su tecnología tiene un impacto positivo significativo en los creadores de aplicaciones inteligentes y en los cientos de millones de personas a las que afecta la IA todos los días “.
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