專注內部 AI 模型的新創公司：ZenML
導言
近年來 AI 在各行各業的應用越來越廣泛，許多公司都希望能夠建立自己的 AI 模型以滿足特定需求。然而依賴第三方 API 供應商的公司面臨著成本高昂、過於複雜等問題。因此一家名為 ZenML 的新創公司出現在這一背景下，致力於提供一個開源框架，讓企業能夠建立並使用自己的私有 AI 模型。本文將詳細介紹 ZenML 的背景、核心理念以及市場前景。
ZenML：整合開源 AI 工具的黏合劑
ZenML 旨在成為整合所有開源 AI 工具的框架，使資料科學家、機器學習工程師和平臺工程師能夠共同協作建立新的 AI 模型。與其他 API 供應商相比，ZenML 的特點在於它使企業能夠建立自己的私有模型，而不僅僅是使用第三方模型。ZenML 的合夥人 Louis Coppey 在接受採訪時表示：“這個想法是，一旦大家對 OpenAI 或專有 API 的狂熱潮過去，[ZenML]將使人們能夠建立自己的技術堆疊。”
ZenML 的核心理念是建立流程。當您編寫一個流程時，可以在本地執行它，也可以使用 Airflow 或 Kubeflow 等開源工具部署它。ZenML 還與 Hugging Face、MLflow、TensorFlow、PyTorch 等開源工具進行了整合。ZenMLCEO Adam Probst 稱其為一個“將所有開源工具結合在一起的單一統一體驗”，可以實現多供應商、多雲的配套，為 ML 工作流程提供存取器、可觀性和可審計性。
優勢：私有、行業特定的模型
當前許多公司透過使用 OpenAI 的 API 進行 AI 功能的新增。然而這些 API 存在一些問題，例如過於複雜和昂貴。Probst 解釋道：“OpenAI 或者這些在封閉環境中建立的大型語言模型是為通用用例而建立的，而不是為特定用例。因此當前這些模型在特定用例方面過於訓練且成本過高。”因此 ZenML 提供了一種解決方案，鼓勵公司建立和使用特定的內部模型，並降低對第三方 API 供應商的依賴。
ZenML 的成功將取決於 AI 生態系統的發展，當前該生態系統正在快速演變。然而歐洲特定的立法可能鼓勵公司使用在特定資料集和方式上訓練的 AI 模型。ZenML 的 CTO Hamza Tahir 表示：“我們認為，AI 的 99%用例將由更專門、更便宜、更小的模型驅動，這些模型將在公司內進行培訓。”
結論：AI 模型的未來
從長遠來看，AI 模型既可以是大型模型，也可以是小型、專業化的模型。OpenAI 的 CEO Sam Altman 在今年早些時候的一次問答環節中表示：“我認為兩者都有重要作用。我們對兩者都感興趣，未來將是兩者的混合體。”隨著 AI 應用的不斷擴大，還存在著道德和法律的問題，這需要個別的解決方案。
在 Gartner 的一份報告中指出，到 2024 年，有 75%的企業會將 AI 從概念取證轉化為生產環境，這將是 AI 歷史上具有重大意義的時刻之一。Tahir 表示：“MLOps 的價值在於，我們認為 99%的 AI 用例將由更專門、更便宜、更小的模型驅動，這些模型將在公司內進行訓練。”
ZenML 作為一家致力於提供整合解決方案的新創公司，將根據 AI 生態系統的發展趨勢進一步發展。在 AI 的新紀元中，ZenML 為企業提供了一種建立私有 AI 模型的可行方法，降低了對第三方 API 供應商的依賴，並為 AI 技術的發展提供了更多可能性。
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