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美国机器学习平台TrueFoundry宣布完成230万美元的种子轮融资,由红杉印度领投

财经涂鸦 • 2 周前 • 14 次点击  


借助其平台,机器学习开发人员只需不到五分钟即可将模型投入生产。




作者:Emilia
编辑:tuya
出品:财经涂鸦(ID:caijingtuya)


近日,美国机器学习开平台TrueFoundry 宣布完成了230 万美元的种子基金本轮投资由红杉印度和东南亚的Surge项目牵头该轮融资的其他参与者包括Eniac Ventures;AngelList 联合创始人 Naval Ravikant;德意志银行全球的首席信息官 Dilip Khandelwal;GitHub 印度负责人Maneesh Sharma;Greenhouse Software的CTO Mike Boufford和Kaggle 创始人 Anthony Goldbloom。TrueFoundry 计划将利用这笔投资扩大其专业技术团队和产品开发。


TrueFoundry联合创始人(来源:网络)


TrueFoundry 总部位于美国旧金山,2021 年 6 月由 Abhishek Choudhary、Anuraag Gutgutia和 Nikunj Bajaj联合创立,他们都是经验丰富的软件和机器学习工程师。其中,Abhishek曾在Facebook 担任软件工程师领导项目,构建和扩展了大型工程系统,推动了 Facebook 在早期工作中的卓越产品。Anuraag是WorldQuant 首席执行官办公室的成员和投资组合管理副总裁,与此同时他还是超过 22 家初创公司的天使投资人。Nikunj 曾领导 Facebook 和 Reflektion 的机器学习团队。


对于软件工程师、机器学习工程师和数据科学家来说,开发和启动机器学习模型是一个耗时且复杂的过程。据TureFoundry统计,约90%的机器学习模型最终没有投入生产由于缺乏监控和可观察性系统,大约 60% 的部署在生产环境中的模型中断,而另外 30% 的模型由于扩展和延迟问题而不得不恢复。这些参数在训练期间经常被忽略。


为了解决这些问题,大型公司有能力去部署大型高端机器学习平台团队,以弥补设计和发布 机器学习模型之间的差距。但是,对于小公司或初创公司来说,在建立公司的同时进行如此高的投资是不可行的


TrueFoundry旨在自动化机器学习管道中的重复性任务,例如基础设施和部署 ,以便数据科学家和机器学习工程师可以专注于更高价值、更具创造性的任务。它使初创公司能够以大型科技公司的速度部署和监控机器学习 (ML) 模型——只需几分钟或几天,而不是几周或几个月。这使企业能够不断升级现有模型并发布新模型以获得竞争优势


从 Amazon Web Services (AWS)、Google Cloud 和 Tensorflow 到 Kubernetes,TrueFoundry 平台可与现有堆栈(Stack)实现无缝执行。这家初创公司声称,借助其平台,机器学习开发人员只需不到五分钟即可将模型投入生产——因为托管端点以及自动扩展和监控仪表板从一开始就自动可用。


TrueFoundry的联合创始人兼首席执行官Nikunj Bajaj表示“TrueFoundry 的诞生源于这样一种理念,即任何企业——无论大小——都不应错过机器学习的机会。借助我们的自动化平台,数据科学家和工程师能够以大型技术的速度和成熟度部署机器学习模型,将他们的生产时间从几周缩短到几个小时。数据是新的石油,我们希望让公司能够更快地使用机器学习并产生更大的商业价值。”


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