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    AI 應(yīng)用開發(fā)者平臺BentoML獲 DCM 領(lǐng)投 900 萬美元種子輪融資,以 Serverless 云平臺提供開箱即用的解決方案

    2023年06月28日 09:25:18   來源:36氪

      AI 應(yīng)用開發(fā)者平臺「BentoML」已于日前完成 900 萬美元種子輪融資,本輪融資由 DCM 領(lǐng)投,Bow Capital 參投,融資金額將用于擴充產(chǎn)品體系和提升產(chǎn)品水平。

      「BentoML」是一家專注于 AI 應(yīng)用的開發(fā)者平臺,成立于 2019 年,總部位于舊金山。核心團隊主要由具有硅谷技術(shù)創(chuàng)業(yè)經(jīng)歷的工程師組成�!窧entoML」致力于為開發(fā)者和企業(yè)客戶提供構(gòu)建、部署和擴展 AI 應(yīng)用程序的能力,其開源產(chǎn)品已經(jīng)支持全球范圍內(nèi)數(shù)千個企業(yè)及組織的核心 AI 應(yīng)用,并受到了全球 AI 應(yīng)用開發(fā)者的青睞�!窧entoML」于近日發(fā)布其 Serverless 云平臺 BentoCloud,將更好的服務(wù)于全球 AI 開發(fā)者,進一步滿足縮減開發(fā)時間和成本的剛性需求。

      " 友好的開發(fā)者體驗,能讓更多的開發(fā)者將 AI 融入到他們的產(chǎn)品中去。"

      「BentoML」創(chuàng)始人、CEO 楊超予曾是 Databricks 早期員工,他告訴 36 氪," 未來一段時間內(nèi),縮短開發(fā)周期、降低開發(fā)門檻,將會成為開發(fā)者和企業(yè)通過 AI 來獲得競爭優(yōu)勢的重要因素。"

      值得一提的是,「BentoML」自研的 LLM(大語言模型)開放平臺「OpenLLM」,在全球最大開源項目社區(qū) GitHub 上,僅上線一周就成為了 " 趨勢項目 "。

      GitHub - Trending

      從模型部署切入,讓 AI 開發(fā) " 開箱即用 "

      通過把所需的基礎(chǔ)設(shè)施進行模塊化處理,和對于常見機器學(xué)習(xí)框架及推理引擎的支持,「BentoML」發(fā)布了其自研 Serverless 云平臺「BentoCloud」,提供了一套簡單易用的 API 和靈活的架構(gòu),使得開發(fā)者可以更容易地選用若干預(yù)訓(xùn)練好的模型去開發(fā)不同類型的 AI 應(yīng)用。目前,「BentoML」主要優(yōu)勢有三:

      首先,「BentoML」允許開發(fā)者使用一套編程接口部署任何策略,這也是其作為新一代開發(fā)者平臺有別于其他框架的特點之一。從低延時的 API 接口、針對長推理任務(wù)的近線計算,到分布式的批處理和流處理等,開發(fā)者只需要寫一次代碼去描述 AI 應(yīng)用的邏輯。

      其次,「BentoML」對主流模型進行了開箱即用的封裝和優(yōu)化,目前支持包括大語言模型(LLM)、生成式 AI、計算機視覺、自然語言處理(NLP)等在內(nèi)的大部分細分領(lǐng)域 AI 應(yīng)用開發(fā)。

      第三,基于 BentoML 開源框架的多年積累,「BentoCloud」的計費方式是在業(yè)務(wù)高峰期自動擴容,在高峰過后縮容為零,確保開發(fā)者只為使用的算力付費,比起租用 GPU 來說大幅降低了研發(fā)與業(yè)務(wù)成本。

      圖源:BentoML

      成立之初,「BentoML」從模型部署切入,主要面向?qū)I(yè)的 AI 開發(fā)者。如今,隨著更多商業(yè)機會的出現(xiàn),「BentoML」也正在向著更廣泛的 AI 應(yīng)用場景進發(fā)。

      比如,生成式 AI 的爆發(fā),導(dǎo)致從去年開始整個 AI 領(lǐng)域涌入了一大批 AI 應(yīng)用開發(fā)者,其中很多人的經(jīng)驗和技術(shù)背景主要來自于產(chǎn)品開發(fā)、移動應(yīng)用開發(fā)等。為了調(diào)用 AI 的能力,他們需要在自己不擅長的領(lǐng)域進行大量的學(xué)習(xí)和實踐。

      " 這群新用戶是今天市場的發(fā)展讓我們看到的最大的改變。"

      楊超予坦言,將 AI 開發(fā)的門檻降低到普通開發(fā)者的手中," 這個想法早就有了 "。去年夏天,「BentoML」團隊還在預(yù)言,未來會出現(xiàn)一個 AI 應(yīng)用開發(fā)工程師的職位。直到今年 2 月,新聞開始每天沖擊著整個科技圈的視野,隨之而來的是周圍做軟件開發(fā)的人開始詢問:如果我想做一個怎樣的模型,一個怎樣的應(yīng)用,我應(yīng)該怎么做?

      在越來越多的聲音中,楊超予感受到,變革真的在發(fā)生。

      對于市場驅(qū)動下的新用戶來說,「BentoML」發(fā)布了專屬的框架幫助用戶自己去探索或組合 AI 開發(fā)中的各種解決方案。比如聊天機器人、OCR、圖像檢索、文本內(nèi)容搜索等常用 AI 場景。

      簡化產(chǎn)品路徑,建立 MLOps 標(biāo)準(zhǔn)

      除了以 AI 為核心體驗的產(chǎn)品服務(wù)之外,目前,開發(fā)基于 AI 的產(chǎn)品服務(wù)也已經(jīng)成為了企業(yè)創(chuàng)新和提高生產(chǎn)效率的首要任務(wù)。

      " 企業(yè)對人工智能應(yīng)用的需求正在到達一個拐點。"

      然而,由于構(gòu)建 AI 應(yīng)用的開放標(biāo)準(zhǔn)尚未建立,盡管 AI 的目的是作用于更高效的生產(chǎn)和更好的用戶體驗,但復(fù)雜的需求和生產(chǎn)環(huán)境仍然讓如今的 AI 開發(fā)變得緩慢、昂貴、且門檻極高:盡管目前開源社區(qū)中已經(jīng)存在如 LLaMA、Stable Diffusion、LangChain 等的開發(fā)組件和預(yù)訓(xùn)練模型等,但開發(fā)者仍然需要花費大量的時間和精力才能達到生產(chǎn)環(huán)境所需的穩(wěn)定性和可擴展性。

      " 那么多企業(yè)都在收集數(shù)據(jù),我們都知道 AI 是挖掘數(shù)據(jù)價值的必經(jīng)之路,目前即使是成熟的科技公司,在內(nèi)部解決方案上也會面臨巨大的挑戰(zhàn)。"

      比如,內(nèi)部開發(fā),僅是 AI 服務(wù)開發(fā)階段就要平均寫 3000 行代碼和 10 多個組件�?傮w來看,「BentoML」能夠?qū)⑿侍嵘?15 倍。

      事實上,無論是讓模型作用于數(shù)據(jù)分析,還是面向消費市場的 AI 體驗,MLOps(Machine Learning Operations,機器學(xué)習(xí)運維)目前需要 " 行業(yè)里最好的工程師 ",而不是每個公司都能招到頂尖人才去完成復(fù)雜系統(tǒng)的開發(fā)。即使具備了以上條件,AI 基礎(chǔ)設(shè)施還是會成為企業(yè)花時間和資源最多的地方。

      可以說,以更簡單的方式進行 AI 開發(fā)與生產(chǎn),不僅僅是以開箱即用的解決方案匹配當(dāng)下風(fēng)頭正盛的技術(shù)方向,也是為當(dāng)下每一家還在收集數(shù)據(jù)、觀望 AI 的公司提前做出一個開源標(biāo)準(zhǔn)。

      無論是去年的低代碼、無代碼趨勢,還是時下熱門的 MLOps、LLMOps,人類技術(shù)發(fā)展的要義就是不斷簡化和降低新興技術(shù)的門檻。而對于 AI 和大模型應(yīng)用開發(fā)來說,將差異化和競爭壁壘依托于數(shù)據(jù)本身,模型訓(xùn)練交給數(shù)據(jù)科學(xué)家,其他的步驟在標(biāo)準(zhǔn)化的工業(yè)級生產(chǎn)框架下快速完成,才是最高效的。

      " 今年一月,很多人認(rèn)為企業(yè)要基于自己的數(shù)據(jù)去做大語言模型,訓(xùn)練成本需要上百萬美金,很少有公司能負(fù)擔(dān)起。然而我們相信,隨著訓(xùn)練成本下降,更多的企業(yè)將來一定可以去使用自己的大語言模型。沒想到的是,僅三個月后,fine-tune 大模型的成本,可以下降到幾百美元。"

      更早的投入,意味著每天都在見證嶄新的未來,也意味著一個更扎實的開源社區(qū)基石。如今,「BentoML」在社區(qū)內(nèi)擁有上千名開發(fā)者用戶,支撐著埃森哲、Riot Games、SoundHound、LINE 等不同領(lǐng)域一線企業(yè)的 AI 應(yīng)用及服務(wù)。市場方面,「BentoML」目前的市場活躍度優(yōu)先分布于北美、東亞、歐洲市場,已經(jīng)得到了來自企業(yè)和開發(fā)者的廣泛響應(yīng)。

      置身 AIGC 的浪花中,AI 技術(shù)革命所帶來的創(chuàng)造與體驗價值,已經(jīng)成為了一個長期命題。當(dāng)市場回歸理性,AI 應(yīng)用與服務(wù)會從如今的新奇體驗變?yōu)楦餍懈鳂I(yè)不可或缺的副駕駛。屆時,平靜海面的下方,將會是一個豐富而有條不紊的開發(fā)生態(tài)系統(tǒng)。

      而隨著越來越多的開發(fā)者投身 AI,像「BentoML」一樣深耕于 MLOps 基礎(chǔ)設(shè)施的 " 開拓者 ",也將進一步思考,如何服務(wù)于不同需求、不同場景、不同技術(shù)背景下的開發(fā)者,為 AI 開發(fā)的成本和效率之戰(zhàn)給出更好的回答。

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      "隨著 GPT4 等大型語言模型(LLM)的蓬勃興起,軟件工程師正在以前所未有的速度和規(guī)模借助各類開源基礎(chǔ)模型創(chuàng)建 AI 原生應(yīng)用程序。 DCM 對「BentoML」為幫助 AI/ML 開發(fā)者創(chuàng)建和運營 AI 服務(wù)所做的工作感到興奮,"DCM 中國創(chuàng)始合伙人、董事合伙人林欣禾(Hurst Lin)表示," 借助全新推出的 BentoCloud 產(chǎn)品,「BentoML」將以最大的可靠性和可擴展性交付 AI 產(chǎn)品,成為所有軟件開發(fā)者的首選 MLOps/LLMOps 平臺。"

      來源:36氪

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