FedML-এর $11.5M তহবিল সংগ্রহকারীতে বিকেন্দ্রীভূত AI কম্পিউট নেটওয়ার্ক এবং MLOps টুলস

USC-Amazon Center on Trustworthy Machine Learning-এর উদ্বোধনী পরিচালক সালমান আভেস্টিমেহরের নেতৃত্বে, একটি উদ্ভাবনী স্টার্টআপ ব্যবসার জন্য সহজে ক্লাউডে বা প্রান্তে AI মডেলগুলিকে প্রশিক্ষণ, পরিমার্জন, নিরীক্ষণ এবং উন্নত করার পথের প্রতিশ্রুতি দেয়। FedML, এই প্রতিশ্রুতিশীল উদ্যোগের নাম, সফলভাবে বীজ তহবিলে $11.5 মিলিয়ন সংগ্রহ করেছে, কোম্পানির মূল্য $56.5 মিলিয়ন। ফান্ডিং রাউন্ডটি ক্যামফোর্ড ক্যাপিটাল দ্বারা পরিচালিত হয়েছিল এবং রোড ক্যাপিটাল এবং ফিনালিটি ক্যাপিটাল অংশগ্রহণ করেছিল।

Avestimehr টেকক্রাঞ্চকে দেওয়া একটি ইমেল সাক্ষাত্কারে জানিয়েছিলেন যে ব্যবসার একটি বিশাল সংখ্যক ব্যবসায়িক প্রয়োজনীয়তাগুলির আধিক্য পূরণের জন্য শিল্প-স্তরের বা কোম্পানি-নির্দিষ্ট ডেটাতে বেসপোক এআই মডেলের প্রশিক্ষণ বা টিউনিং করতে আগ্রহী। যাইহোক, তিনি আরও জোর দিয়েছিলেন যে "ক্লাউড অবকাঠামোর গুরুতর ব্যয়, উন্নত ডেটা এবং প্রকৌশল ব্যয়ের কারণে কাস্টম এআই মডেলগুলি তৈরি করা এবং টিকিয়ে রাখা ব্যয়বহুল বলে অভিযোগ করা হয়েছে৷ উপরন্তু, বেসপোক এআই মডেলের প্রশিক্ষণের জন্য প্রয়োজনীয় মালিকানা ডেটা প্রায়শই নির্জন, নিয়ন্ত্রিত, বা সংবেদনশীল।"

FedML, যাইহোক, একটি কার্যকর সমাধান প্রদান করে। Avestimehr-এর মতে, FedML একটি সহযোগী AI প্ল্যাটফর্ম তৈরি করেছে যা ডেভেলপার এবং ব্যবসায়িকদেরকে মডেল, গণনা সংস্থান এবং ডেটা ভাগ করে AI কাজগুলিতে সম্মিলিতভাবে কাজ করার ক্ষমতা দেয়।

FedML-এর যে কোনো পরিমাণ কাস্টম AI মডেল বা ওপেন-সোর্স সম্প্রদায় থেকে প্রাপ্ত সেগুলি চালানোর ক্ষমতা রয়েছে। FedML-এর প্ল্যাটফর্মের সাহায্যে, ক্লায়েন্টরা সহযোগীদের একটি গোষ্ঠী গঠন করতে পারে এবং পিসির মতো ডিভাইসগুলিতে স্বয়ংক্রিয়ভাবে AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে সিঙ্ক্রোনাইজ করতে পারে। সহযোগীরা এআই মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ব্যবহৃত ডিভাইসগুলিকে অন্তর্ভুক্ত করতে পারে, যেমন মোবাইল ডিভাইস বা সার্ভার, এবং বাস্তব সময়ে প্রশিক্ষণের অগ্রগতি নিরীক্ষণ করার ক্ষমতা থাকতে পারে।

ইদানীং, FedLLM, মালিকানা ডেটার উপর ডোমেইন-নির্দিষ্ট বড় ভাষা মডেল (LLMs) এবং la OpenAI-এর GPT-4 তৈরির জন্য একটি নির্মাণ পাইপলাইন, FedML দ্বারা প্রকাশিত হয়েছে। মাইক্রোসফটের ডিপস্পিড এবং হাগিং ফেস-এর মতো জনপ্রিয় এলএলএম লাইব্রেরির সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ, নিরাপত্তা এবং গোপনীয়তা নিশ্চিত করার সাথে সাথে কাস্টম এআই বিকাশের গতি বাড়ানোর জন্য FedLLM তৈরি করা হয়েছে, Avestimehr বলেছেন।

অন্যান্য অনেক MLOps প্ল্যাটফর্মের মতো যেমন গ্যালিলিও এবং আরাইজ বা এমনকি AWS, Microsoft এবং Google ক্লাউডের মতো দায়িত্বশীলদের মতো, FedML AI মডেলগুলিকে উৎপাদনে মোতায়েন করার প্রক্রিয়াকে স্ট্রিমলাইন করতে সাহায্য করে এবং পরবর্তীতে তাদের রক্ষণাবেক্ষণ ও পর্যবেক্ষণ করে। যাইহোক, FedML AI এবং মেশিন লার্নিং মডেল টুলিংয়ের বাইরে উচ্চাকাঙ্ক্ষাকে আশ্রয় করে।

Avestimehr দাবি করেছেন যে প্রাথমিক উদ্দেশ্য হল CPU এবং GPU সংস্থানগুলির একটি সম্প্রদায় তৈরি করা যাতে তারা মোতায়েন-প্রস্তুত হলে মডেলগুলি হোস্ট এবং পরিবেশন করতে পারে। যদিও সুনির্দিষ্ট বিষয়গুলি এখনও আলোচনার অধীনে রয়েছে, ফেডএমএল ব্যবহারকারীদের টোকেন বা ক্ষতিপূরণের বিকল্প ফর্মগুলির মাধ্যমে প্ল্যাটফর্মে গণনায় অবদান রাখতে উত্সাহিত করার পরিকল্পনা করেছে।

যদিও বিতরণ করা, বিকেন্দ্রীকৃত গণনা AI মডেল পরিবেশনের জন্য অভিনব নয়, Run.AI, Gensys এবং Petals তাদের প্রচেষ্টা চালিয়েছে, Avestimehr আত্মবিশ্বাসী যে FedML এই কম্পিউট প্যারাডাইমটিকে MLOps স্যুটের সাথে একত্রিত করে আরও বেশি সাফল্য অর্জন করতে পারে।

ফেডএমএল এন্টারপ্রাইজ এবং ডেভেলপারদের খরচের একটি ভগ্নাংশে বড় আকারের, ব্যক্তিগত এবং মালিকানাধীন এলএলএম নির্মাণের অনুমতি দিয়ে বেসপোক এআই মডেলের সুবিধা দেয়, অ্যাভেস্টিমহর নিশ্চিত করেছে। আরও, তিনি FedML এর অনন্য বিক্রয় বিন্দু, প্রশিক্ষণ, স্থাপন, নিরীক্ষণ, এবং ML মডেলগুলিকে যেকোন জায়গায় একত্রিত করা ডেটা, মডেল এবং গণনার ক্ষেত্রে সহযোগিতা করার উপর জোর দেন — যা বাজারের খরচ এবং সময় উল্লেখযোগ্যভাবে হ্রাস করে৷

এই অগ্রগতির আলোকে, FedML যদি MLOps, AI শিল্পকে ঝড়ের মধ্যে নিয়ে যায়, AppMaster no-code প্ল্যাটফর্মের মতো প্ল্যাটফর্মের সাথে যোগদান করে, যা প্রযুক্তি শিল্পে তাদের উদ্ভাবনী অবদান এবং বিপ্লবী সরঞ্জামগুলির জন্য পরিচিত, তাতে অবাক হওয়ার কিছু থাকবে না।