एआई और एमएल वर्कफ़्लो ऑर्केस्ट्रेशन को आसान बनाने के लिए Union.ai $ 10M बढ़ाता है – VanityKippah

Written by Frank James

Union.ai, अपने ओपन सोर्स एआई ऑर्केस्ट्रेशन प्लेटफॉर्म फ्लाईटे के व्यावसायिक संस्करण के साथ स्टील्थ से उभरने वाला एक स्टार्टअप, ने आज घोषणा की कि उसने एनईए और “चुनिंदा” एंजेल निवेशकों द्वारा योगदान किए गए एक दौर में $ 10 मिलियन जुटाए हैं। सीईओ केतन उमरे का कहना है कि आय का उपयोग फ्लाईटे समुदाय का समर्थन करने के लिए “फ्लाईट की पहुंच, प्रदर्शन और विश्वसनीयता में सुधार” के लिए किया जाएगा और सिस्टम की सीमा को बढ़ाकर फ्लाईटे एकीकृत करता है।

जबकि कंपनियों को एआई की भविष्य कहनेवाला शक्ति आकर्षक लगती है, विशेष रूप से संगठनात्मक डेटा विश्लेषण पक्ष पर, एआई के साथ सार्थक परिणाम प्राप्त करना अक्सर चुनौतीपूर्ण साबित होता है। यह सच है कि एआई परियोजना राजस्व में मदद कर सकता है, उदाहरण के लिए खरीदने और बेचने के रुझानों की पहचान करके। लेकिन एआई सिस्टम को अशुद्धि में जाने से रोकने के लिए आवश्यक डेटा पाइपलाइनों को लागू करने और बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण इंजीनियरिंग संसाधनों की आवश्यकता हो सकती है।

यहीं से फ्लाईटे आता है: प्रोग्रामिंग और प्रसंस्करण के लिए एक मंच समवर्ती एआई और डेटा एनालिटिक्स वर्कफ़्लो। Umare सहित यूनियन की टीम ने Lyft में Flyte का निर्माण करने में मदद की, जहां इसका उपयोग ड्राइवरों के लिए बिंदु A से बिंदु B तक पहुंचने के लिए आगमन के अनुमानित समय (ETA) की गणना करने के लिए एक प्रणाली बनाने के लिए किया गया था।

मैं[Union’s] संस्थापकों ने पहली बार Lyft में मुलाकात की, जहां हम एक Lyft ड्राइवर के लिए ETA की गणना के लिए जिम्मेदार टीम में शामिल हो गए, जो बिंदु A से बिंदु B तक पहुंच सके, “उमारे ने ईमेल के माध्यम से Vanity Kippah को बताया। “सही समाधान की तलाश में टीम को मशीन लर्निंग तकनीकों में गहराई से ले जाया गया, जो बड़ी मात्रा में डेटा का लाभ उठाने और उत्पादन के लिए लगातार मजबूत मॉडल देने की आवश्यकताओं के साथ आया था … उपयोग की जाने वाली तकनीकों को प्लेटफॉर्म किया गया था और समाधान को बड़े पैमाने पर तैनात किया गया था। व्यापक रूप से इस्तेमाल किया लिफ़्ट में।”

Lyft ने 2020 में फ्लाईटे को ओपन सोर्स में योगदान दिया और एक साल बाद लिनक्स फाउंडेशन को ट्रेडमार्क प्रदान किया। तभी यूनियन टीम को प्रोजेक्ट के शीर्ष पर क्लाउड में सशुल्क सेवाओं को जोड़ने का अवसर मिला।

उमरे ने कहा, “यूनियन क्लाउड नामक फ्लाईटे का एक प्रबंधित संस्करण छोटी टीमों और संगठनों को स्टाफ इंफ्रास्ट्रक्चर टीमों की आवश्यकता के बिना फ्लाईटे की शक्ति का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।” “हम [founded Union] क्योंकि हम मानते हैं कि मशीन लर्निंग और डेटा वर्कफ्लो सॉफ्टवेयर कार्यान्वयन से मौलिक रूप से अलग हैं। ऐसा इसलिए है क्योंकि सॉफ्टवेयर धीमे जीवनचक्र के साथ अधिक सटीक होता है, जबकि मशीन लर्निंग और डेटा वर्कफ़्लो प्रयोगात्मक रूप से शुरू होते हैं और उन्हें जल्दी से उत्पादन में आने की आवश्यकता हो सकती है। ”

एक मक्खी ले लो

उमरे और यूनियन के अन्य सह-संस्थापक, हेथम अबुएलफुतुह और जॉर्ज स्नेलिंग, सभी की टेक उद्योग में गहरी पृष्ठभूमि है। Lyft से पहले, Umare Amazon में एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर और Oracle में एक मुख्य अभियंता थे, जहां उन्होंने एक बुनियादी ढांचे के रूप में एक सेवा और नंगे धातु की पेशकश के लिए एक ब्लॉक स्टोरेज उत्पाद के विकास का नेतृत्व किया। अबुएलफुतुह ने माइक्रोसॉफ्ट में एक इंजीनियर के रूप में सात साल और गूगल में एक डेवलपर के रूप में तीन साल बिताए, जहां उन्होंने Google फ़ोटो सहित प्रथम-पक्ष ऐप्स के लिए एक इन-हाउस सॉफ़्टवेयर लाइब्रेरी बनाने में मदद की। स्नेलिंग – एक माइक्रोसॉफ्ट के दिग्गज भी – ने कई स्टार्टअप (वेस्टसाइड, लैबके, और पैचर) की सह-स्थापना की और इंजीनियरिंग के वरिष्ठ निदेशक के रूप में सेल्सफोर्स में समय बिताया।

यूनियन क्लाउड के साथ – फ्लाईटे संस्करण 1.0 की रिलीज के साथ मेल खाने के लिए लॉन्चिंग – उमरे का कहना है कि लक्ष्य बोझिल बुनियादी ढांचे को कम करना (और आदर्श रूप से खत्म करना) है जो डेटा विज्ञान परियोजनाओं और हैमस्ट्रिंग विकास में फसल कर सकता है। सबसे खराब स्थिति में, मैसी एब्स्ट्रैक्शन के लिए एआई को मैन्युफैक्चरिंग, उमरे नोटों में तैनात करने के लिए बुनियादी ढांचे के पुनर्निर्माण की आवश्यकता हो सकती है, जो निवेश पर संभावित रिटर्न को नकारात्मक रूप से प्रभावित करता है।

2021 की वेकफील्ड रिसर्च रिपोर्ट के अनुसार, एंटरप्राइज़ डेटा इंजीनियर अपना लगभग आधा समय डेटा पाइपलाइनों के निर्माण और रखरखाव में लगाते हैं। सर्वेक्षण के उत्तरदाताओं में से उनहत्तर प्रतिशत – मुख्य रूप से डेटा इंजीनियर – ने कहा कि व्यावसायिक परिणामों में सुधार होगा यदि उनकी टीम व्यावसायिक निर्णयों में अधिक योगदान दे सकती है और मैनुअल पाइपलाइन प्रबंधन पर कम समय बिता सकती है।

“उत्पादन मशीन सीखना अभी भी अपनी प्रारंभिक अवस्था में है, खासकर बड़ी तकनीक से बाहर की कंपनियों में। इसलिए अधिकांश व्यवसाय DIY से शुरू होते हैं – यह हमारी प्राथमिक प्रतियोगिता है,” उमरे ने कहा। “हमने मशीन लर्निंग और डेटा वैज्ञानिकों के लिए वर्कफ़्लो का अर्थ परिभाषित करने के लिए एक मौलिक रूप से अलग, पहला-सिद्धांत दृष्टिकोण लिया। हमने मानवीय त्रुटि को कम करने के लक्ष्य के साथ शुरुआत की और अग्रिम में समस्याओं की भविष्यवाणी करने में मदद करना [and worked] Spotify, Gojek और Freenome जैसे अत्यधिक उन्नत और विविध भागीदारों के साथ निकटता से [to help] समाधान को परिष्कृत करें। ”

यूनियन क्लाउड फ्लाईटे की सभी विशेषताओं और क्षमताओं को प्राप्त करता है, जिसमें कंप्यूट बैकएंड के बीच कनेक्टर शामिल हैं जो एआई पाइपलाइन में सभी परिवर्तनों को लॉग करते हैं। यूनियन क्लाउड सभी पाइपलाइन रन का इतिहास भी संग्रहीत करता है और गणना के साथ बातचीत करने के लिए एक डैशबोर्ड, कमांड-लाइन इंटरफ़ेस और एपीआई प्रदान करता है।

यूनियन क्लाउड – और फ्लाईटे – वर्कफ़्लोज़ को कई कार्यों के रूप में परिभाषित करते हैं। कार्यप्रवाह और कार्य किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा में लिखे जा सकते हैं और ऑन-प्रिमाइसेस बने रह सकते हैं, जैसा कि उन घटकों से गुजरने वाला डेटा हो सकता है।

बादल लाभ

तो यूनियन क्लाउड के साथ अतिरिक्त मूल्य क्या है? उमरे का कहना है कि यह बुनियादी ढांचे के प्रबंधन को केंद्रीकृत करके और “उच्च” गोपनीयता और अनुपालन मानकों को बनाए रखते हुए फ्लाईटे को “लचीलापन, प्रतिलिपि प्रस्तुत करने योग्यता और सुरक्षा” जोड़ता है। “हमारे उत्पाद शून्य-विश्वास सिद्धांतों को ध्यान में रखकर बनाए गए हैं, ताकि हमारे उपयोगकर्ता इसका लाभ उठा सकें [it] एक स्व-सेवा मंच बनाने के लिए जो अभी भी उच्च सुरक्षा मानकों को बनाए रखता है,” उन्होंने जारी रखा। “डेटा विज्ञान बहुत अकादमिक है, जो सीधे मशीन सीखने को प्रभावित करता है। अकादमिक क्षेत्र में बहुत सारे शानदार शोध और साहित्य उपलब्ध हैं जिनका उत्पादन करना मुश्किल है। हमें दोनों दुनिया को एक संरचित और दोहराने योग्य तरीके से पाटने की जरूरत है। ”

उमरे यूनियन क्लाउड को नए उत्पादों और प्रणालियों को विकसित करने की लागत को कम करने के तरीके के रूप में भी देखते हैं, जो कि ओपन सोर्स फ्लाईटे प्रोजेक्ट हासिल नहीं कर सकता है। हालांकि वह मानते हैं कि एडब्ल्यूएस सेजमेकर जैसे अन्य विक्रेताओं के समान प्रयास मौजूद हैं, उनका मानना ​​​​है कि वे बाकी डेटा विज्ञान पारिस्थितिकी तंत्र के साथ अच्छी तरह से एकीकृत नहीं हैं।

उमरे ने कहा, “हम इस मुद्दे पर पांच साल से अधिक समय से काम कर रहे हैं, फीडबैक और वास्तविक दुनिया की आवश्यकताओं के आधार पर हमारे समाधान को परिष्कृत और पुनरावृत्त कर रहे हैं।” “मशीन सीखने का क्षेत्र पहले से ही बड़ा है और पारंपरिक कंपनियों के भीतर भी बढ़ रहा है। हालांकि, हम मानते हैं कि विकास की क्षमता वर्तमान मांग की परिमाण तक सीमित नहीं है, बल्कि उस अनुभव से है जो हम प्रदान कर सकते हैं। इसलिए हमने पूरी तरह से ग्राहकों की सफलता और ओपन सोर्स अपनाने पर ध्यान केंद्रित किया। इससे निकट भविष्य में राजस्व में वृद्धि होगी।”

विकास के संदर्भ में, यूनियन ने वर्ष के अंत तक अपने 20-व्यक्ति कार्यबल को दोगुना करने की योजना बनाई है क्योंकि यह उत्पाद विकास पर केंद्रित है। Umare के पास Union Cloud के हित या उपयोग पर साझा करने के लिए कोई आँकड़े नहीं थे, लेकिन उन्होंने दोहराया कि Lyft, Spotify, टोयोटा की सहायक कंपनी Woven Planet, और बायोटेक और वित्तीय ब्रांडों जैसी कंपनियों के “हजारों” उपयोगकर्ताओं ने Flyte को अपनाया है।

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