Striveworks 獲得首筆 3300 萬美元資金以構建機器學習運營工具
MLOps，或針對使用機器學習模型的人所開發的 DevOps，最近一年來受到了廣泛關注，這一點並不令人驚訝：組織想要在其資料科學堆疊中更廣泛地使用機器學習，但這需要建立和訓練模型、清理資料並確保它們能夠常規執行。今天一家名為 Striveworks 的新創公司宣布獲得了 3300 萬美元的資金，建立 MLOps 工具以處理這些工作。這是這家新創公司的首次外部融資，此次融資的成功不僅凸顯了在人工智慧領域的廣泛興趣，同時強調了 Striveworks 在這方面的成功，該公司的年度營收增長率在過去兩年中每年達到了 300％。融資金額來自單一投資者 Centana Growth Partners，總部位於德克薩斯州奧斯汀，Striveworks 計劃用這筆資金進行招聘以及進一步的產品和業務發展。
設立以來首次融資
這次融資通常被稱為機遇性的融資：Striveworks 已經經營了五年，作為一家"資本高效"的新創公司，實現了盈利並將這些資金投資於公司的增長，公司的執行長 Jim Rebesco 與 Craig Desjardins、Eric Korman 和 Tony Manganiello 共同創立了 Striveworks。Rebesco 沒有透露當前客戶姓名，但表示他們涵蓋了一系列各行各業，包括運用機器學習建立服務或經營業務的政府和金融部門，“高度規管的行業和國家安全應用以及類似的計算機視覺意圖、衛星影象和商業影象等領域”，他還補充道。該公司還與 AWS 和 Azure 建立了合作關係，以共同處理這些平臺上的資料。（值得注意的是，當前該公司尚未與 Google 建立類似的合作關係。）
解決的問題
Rebesco 稱自己為“失敗的物理學家”（這是他博士前的工作），他學到了一個重要的關於 AI 模型的教訓：它們都是統計模型，因此肯定會出現失敗的情況。他說：“因此負責任的關鍵元素之一不僅在於知道會出現錯誤，而且還要制定一個自動化和周到的計劃來解決這些問題”。他認為，隨著 AI 的使用越來越廣泛，這是越來越需要考慮的問題。該公司旨在透過其旗艦平臺 Chariot 來解決這個問題，該平臺可用於幫助準備資料、建立模型，然後在生產中執行這些模型。透過針對團隊協作的低程式碼格式，平臺的特點包括：適用於模型迴圈註釋，能夠匯入模型並使用之前在組織中分類的資料模型，能夠建立自定義工作流程，查詢資料集中資料的來源以及能夠整合第三方工具。
競爭對手
當前市場上有很多新創公司（以及大公司）正在開發 MLOps 解決方案-我們報導過的一些公司包括 Seldon、Galileo、Aries 和 Tecton。更大的系統整合商也加入了競爭，例如麥肯錫最近收購了 Iguazio。Centana Growth Partners 的合夥人 Ben Cukier 表示相比這些公司，Striveworks 擁有明顯的優勢，因為該公司的運營非常良好，這既是該公司運營的表現，也是他們所取得的成就的體現。他說：“當他們處於倍數增長，而其他公司還處於 D 系列融資時，就具有了顯著規模。我看到了他們非常高效的資本運用，深深地驚嘆。在投資的 27 年裡，我只見過幾家公司能夠在沒有外部注入資金的情況下實現這種規模。這是罕見的。這些都是真正的客戶，與七位數的合同以及讓其他公司羨慕的淨保留率。”
結論
透過 Chariot 平臺，Striveworks 專注於提供一種解決辦法，以協助客戶升級他們現有的資料科學產品。這是因為各種各樣的資料科學工作，從模型訓練到工作流最佳化和部署，必須被有規律地管理，並且需要結合強大的機器學習運營工具來實現。此次 3300 萬美元的融資將被用於加速 Striveworks 的成長，來支援在這個日益發展的領域中所扮演的重要角色，為客戶提供優秀的機器學習流程。
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