Predibase, la primera plataforma de aprendizaje automático declarativo de código bajo disponible comercialmente para desarrolladores, anunció hoy la disponibilidad general de su plataforma, agregando nuevas funciones para modelos de lenguaje grandes e introduciendo ediciones de prueba gratuitas. Además, la compañía también anunció una expansión de $12,2 millones de su ronda de financiación Serie A dirigida por Felicis.
Predibase pone a disposición de un público mucho más amplio los enfoques de aprendizaje automático declarativo extremadamente potentes pero patentados adoptados por empresas como Uber, Apple y Meta. En producción con organizaciones Fortune 500 y nuevas empresas de alto crecimiento como Paradigm y Koble.ai, la plataforma Predibase comprobada permite a los desarrolladores y científicos de datos crear, iterar e implementar aplicaciones sofisticadas de IA de manera rápida y fácil sin la necesidad de aprender a usar ML complejo. herramientas o ensamblar marcos de ML de bajo nivel. Los equipos simplemente definen lo que quieren predecir utilizando los grandes modelos de IA de vanguardia de Predibase y la plataforma hace el resto. Los usuarios novatos pueden aprovechar las arquitecturas de modelos recomendadas, mientras que los usuarios expertos pueden ajustar con precisión cualquier parámetro del modelo. Como resultado, Predibase reduce el tiempo de implementación de aplicaciones basadas en ML de meses a días. Desde que salió del sigilo, más de 250 modelos han sido entrenados en la plataforma.
“Todas las empresas quieren obtener una ventaja competitiva mediante la incorporación de ML en sus aplicaciones internas y orientadas al cliente. Desafortunadamente, las herramientas de ML de hoy en día son demasiado complejas para los equipos de ingeniería y los recursos de ciencia de datos son demasiado escasos, lo que deja a los desarrolladores que trabajan en estos proyectos con la bolsa”, dijo Piero Molino, cofundador y director ejecutivo de Predibase. “Nuestra misión es hacer que tanto los principiantes como los expertos creen aplicaciones de aprendizaje automático y las pongan en producción con unas pocas líneas de código. Y ahora estamos ampliando esas capacidades para respaldar la creación y la implementación de LLM personalizados”.
La versión GA de Predibase agrega nuevas capacidades, que incluyen:
- Modelos de lenguaje grande personalizados y alojados de forma privada – en lugar de alquilar modelos de lenguaje grande (LLM) a menudo costosos de los proveedores de API y ceder el acceso a sus datos más confidenciales, Predibase permite a las organizaciones implementar sus propios LLM de forma segura dentro de su propia infraestructura empresarial, ajustados con precisión para su tarea de ML específica. Además, Predibase proporciona optimizaciones para acelerar el ajuste de LLM mientras reduce los costos 100 veces.
- Copiloto de ciencia de datos – ofrece a los desarrolladores recomendaciones de expertos sobre cómo mejorar el rendimiento de sus modelos, así como explicaciones y ejemplos en tiempo real a medida que iteran.
Según el Dr. Volkmar Scharf-Katz, líder de ciencia de datos en una institución financiera líder en los EE. UU., “La plataforma de aprendizaje automático declarativo de Predibase brilla con la simplicidad de una plataforma AutoML al tiempo que brinda la flexibilidad robusta y las características avanzadas que desean los científicos de datos, como soporte para scripts de Python. y puesta a punto del modelo. Es sorprendente ver la rapidez con la que se pueden obtener resultados precisos, lo que reduce el tiempo de obtención de valor de meses a días. Además, Predibase permite que diferentes personas trabajen con la plataforma que atiende muchos escenarios de casos de uso en dominios regulados como finanzas y atención médica”.
Junto con el lanzamiento de GA, Predibase presenta una versión de prueba gratuita de dos semanas de la plataforma para brindar a los equipos de ingeniería y ciencia de datos la oportunidad de ver cómo el enfoque declarativo puede acelerar su desarrollo de ML. La prueba gratuita se ofrece como una solución SaaS totalmente alojada en Predibase Cloud o a través de VPC en el entorno del cliente. Para demostrar lo fácil que es crear un modelo de lenguaje grande personalizado en Predibase, la prueba gratuita incluye acceso a LudwigGPT, un LLM personalizado creado con Predibase para potenciar el Data Science Copilot de la plataforma.
“Con más de $ 200 mil millones en operaciones, Paradigm es la red de liquidez global más grande para criptomonedas. Una de nuestras principales prioridades es ayudar a los comerciantes a tomar decisiones más inteligentes con IA”, dijo Anand Gomes, cofundador y director ejecutivo de Paradigm. “Predibase ha permitido a nuestro equipo de ingenieros crear capacidades de nuevos productos que antes no eran posibles. Hemos creado una poderosa puntuación de relevancia e inteligencia en la plataforma que ayuda a nuestros clientes a identificar oportunidades comerciales y capturar ventajas. Lo mejor de todo es que el tiempo que toma construir modelos de producción se ha reducido de meses a minutos y a una fracción del costo”.
La expansión de la ronda Serie A de Predibase, liderada por Felicis, eleva la ronda a $25,2 millones y el financiamiento total para la compañía hasta la fecha a $28,5 millones. Los fondos adicionales se utilizarán para expandir la función de comercialización de Predibase y agregar nuevas capacidades a la plataforma.
«Para que el aprendizaje automático se generalice, tendrá que ser mucho más sencillo de implementar para casi todas las organizaciones de lo que es hoy en día», dijo Niki Pezeshki, socio general de Felicis. “Después de ver cuánto ha ganado Predibase en el año desde su lanzamiento y cómo su plataforma ha sido transformadora para los proyectos de ML de sus clientes, creemos que han descifrado el código”.
Acerca de Predibase
La misión de Predibase es hacer que el aprendizaje automático de última generación sea fácil para todas las organizaciones. Al igual que la TI simplificada de Infraestructura como código, la plataforma ML de Predibase permite a los usuarios centrarse en el «qué» de sus modelos ML en lugar del «cómo», rompiendo los límites habituales en los sistemas de código bajo y reduciendo el tiempo de creación de valor. de proyectos de ML de años a días. Para obtener más información, visite http://www.predibase.com o siga a @predibase.
Sobre Félix
Felicis, fundada en 2006, es una empresa de capital de riesgo que invierte en empresas que reinventan los mercados principales, así como en aquellas que crean tecnologías de vanguardia. Felicis se enfoca en inversiones en etapas iniciales y actualmente administra más de $ 3 mil millones en capital en 9 fondos. La firma es uno de los primeros patrocinadores de más de 47 empresas valoradas en $ 1B +. Más de 100 de las empresas de su cartera han sido adquiridas o cotizadas en bolsa, incluidas Adyen (IPO), Credit Karma (adquirida por Intuit), Cruise (adquirida por General Motors), Fitbit (IPO), Guardant Health (IPO), Meraki (adquirida por por Cisco), Ring (acq por Amazon) y Shopify (IPO). La firma tiene su sede en Menlo Park y San Francisco en California. Obtenga más información en felicis.com.
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