OctoML, стартап из Сиэтла, предлагающий платформу для ускорения машинного обучения (ML), созданную на основе проекта фреймворка компилятора Apache TVM с открытым исходным кодом, объявил о привлечении $28 млн (2,1 млрд рублей) в раунде финансирования серии B, возглавляемом Addition. Предыдущие инвесторы Madrona Venture Group и Amplify Partners также участвовали в этом раунде, в результате чего общий объём финансирования компании составил $47 млн (3,5 млрд рублей). Последний раз компания собирала средства в апреле 2020 года, когда объявила о раунде серии A в размере $15 млн (1,1 млрд рублей), возглавленном Amplify.

Предложение OctoML, который был основан командой, также создавшей TVM, заключается в том, что разработчики могут переносить свои модели на их платформу, и сервис автоматически оптимизирует производительность этой модели для любого конкретного облачного или граничного устройства.

Как сообщил бразильский соучредитель и генеральный директор OctoML Луис Сезе (Luis Ceze), с момента запуска раунда серии A компания начала привлекать некоторых первых пользователей к своей SaaS-платформе Octomizer.

«Она всё ещё находится в раннем доступе, но у нас в списке ожидания около 1000 заявок, — сообщил г-н Сезе. — Это послужило сигналом для нас в конечном итоге привлечь финансирование. Серия B стала превентивной. Мы не планировали начать сбор денег прямо сейчас. Мы только начали тратить деньги серии А — у нас их ещё много осталось. Но поскольку мы увидели этот рост и у нас появилось больше платёжеспособных клиентов, чем мы ожидали, появилось много идей вроде: «Эй, теперь мы можем ускорить вывод оборудования на рынок, набрать команду по работе с клиентами и продолжить расширение команды инженеров для создания новых функций».

Сезе подчеркнул, что команда также увидела сильные сигналы роста в сообществе в целом вокруг проекта TVM (в прошлом году виртуальную конференцию посетило около 1000 человек). Что касается клиентской базы (и компаний в списке ожидания), — она представляет широкий спектр вертикалей, от оборонных подрядчиков до финансовых услуг и компаний в области естественных наук, автомобильных фирм и самых разных стартапов.

Недавно OctoML также запустил поддержку чипа Apple M1 и показал очень хорошую производительность.

Компания установила партнёрские отношения с тяжеловесами отрасли, такими как Microsoft (которая также является заказчиком), Qualcomm и AMD, чтобы создать компоненты с открытым исходным кодом и оптимизировать свои услуги для ещё более широкого диапазона моделей (в тои числе более крупных).

С инженерной точки зрения команда занимается не только оптимизацией и настройкой моделей, но и процессом обучения. Тренировка моделей машинного обучения может быстро стать дорогостоящей, и любая услуга, которая ускоряет этот процесс, приводит к прямой экономии для пользователей, что, в свою очередь, упрощает продажу OctoML. «План здесь, — объясняет Сезе, — предложить комплексное решение, в котором люди смогут оптимизировать свою тренировку машинного обучения и полученные модели, а затем продвинуть свои модели на предпочитаемую платформу. Прямо сейчас их пользователям всё ещё нужно взять продукт Octomizer и развернуть его самостоятельно, но поддержка развёртывания входит в план OctoML».

«Когда мы впервые встретились с Луисом и командой OctoML, мы знали, что они готовы изменить способ развёртывания ML-моделей командами машинного обучения, — добавляет Ли Фиксел (Lee Fixel), основатель Addition. — У них есть видение, талант и технологии, чтобы управлять трансформацией машинного обучения на всех крупных предприятиях. Они запустили Octomizer шесть месяцев назад, и уже сейчас разработчики и специалисты по обработке данных используют его для повышения производительности своих ML-моделей. Мы надеемся поддержать дальнейший рост компании».

Источник: https://techcrunch.com/2021/03/17/octoml-raises-28m-series-b-for-its-machine-learning-acceleration-platform/

от AI_NEWS

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *