Arrikto, стартап, который хочет ускорить жизненный цикл разработки машинного обучения, позволяя инженерам и специалистам по обработке данных обрабатывать данные как код, сегодня выходит из скрытности и объявляет раунд серии A стоимостью 10 миллионов $. Раунд возглавил Unusual Ventures, к доске присоединился Джон Врионис из Unusual.
«Наши технологии в Arrikto помогает компаниям преодолеть сложности внедрения приложений машинного обучения и управления ими », – пояснил CEO и соучредитель Arrikto Константинос Венетсанопулос. «Мы упрощаем настройку конвейеров сквозного машинного обучения. В частности, мы упрощаем создание, обучение и развертывание моделей машинного обучения в производственной среде с помощью Kubernetes. и грамотно управлять всеми данными вокруг него ».
Как и многие современные платформы, ориентированные на разработчиков, Arrikto – это «сдвиг влево». В настоящее время команда утверждает, что команды машинного обучения и команды разработчиков не говорят на одном языке и используют разные инструменты для создания моделей и внедрения их в производство.
Кредиты изображений: Аррикто
«Подобно тому, как DevOps сдвинул развертывание влево, к разработчикам в жизненном цикле разработки программного обеспечения, Arrikto перекладывает развертывание на специалистов по данным в жизненном цикле машинного обучения», – пояснил Венетсанопулос.
Arrikto также стремится уменьшить технические барьеры, которые по-прежнему затрудняют внедрение машинного обучения для большинства предприятий. Венетсанопулос отметил, что точно так же, как Kubernetes показал компаниям, как может выглядеть простая и масштабируемая инфраструктура, Arrikto может показать им, как может выглядеть более простой производственный конвейер машинного обучения, и сделать это нативно для Kubernetes.
CEO Arrikto Константинос Венетсанопулос. Кредиты изображений: Аррикто
В основе Arrikto лежит Kubeflow, Google -инкубированный набор инструментов машинного обучения с открытым исходным кодом для Kubernetes – и во многих отношениях вы можете думать о Arrikto как о версии Kubeflow для предприятий. Помимо других проектов, команда также создала MiniKF для запуска Kubeflow на ноутбуке и использует Kale, который позволяет инженерам создавать конвейеры Kubeflow из своих ноутбуков JupyterLab.
Как отметил Венетсанопулос, технология Arrikto выполняет три задачи: упрощает развертывание и управление Kubeflow, позволяет специалистам по данным управлять им, используя уже известные им инструменты, и создает портативную среду для науки о данных, которая позволяет управлять версиями данных и обмениваться данными между командами и облаками. .
В то время как Arrikto оставался вне поля зрения с момента его запуска из Афин, Греция в 2015 году, команде основателей Venetsanopoulos и техническому директору Вангелису Кукису уже удалось убедить ряд крупных предприятий принять свою платформу. В настоящее время у Arrikto более 100 клиентов, и, хотя компании пока не разрешено называть никого из них, Венетсанопулос сказал, что в их число входит, например, одна из крупнейших нефтегазовых компаний.
И хотя вы можете не думать об Афинах как о центре стартапов, Венетсанопулос утверждает, что ситуация меняется, и там много талантов (хотя компания также использует средства для создания своей команды продаж и маркетинга в Кремниевой долине). «Есть еще неиспользованные первоклассные таланты из первоклассных университетов. Как будто у нас есть несправедливое преимущество », – сказал он.
«Мы видим сильные рыночные возможности, поскольку предприятия стремятся использовать облачные решения, чтобы раскрыть преимущества машинного обучения», – сказал Врионис из Unusual. «Аррикто применяет инновационный и целостный подход к MLOps на всем жизненном цикле данных, модели и кода. Специалисты по обработке данных получат возможность ускорить вывод продукта на рынок за счет увеличения автоматизации и совместной работы, не требуя инженерных групп ».
Кредиты изображений: Аррикто