La red informática de inteligencia artificial descentralizada y las herramientas de MLOps se combinan en la recaudación de 11,5 millones de dólares de FedML

Encabezada por Salman Avestimehr, director inaugural del USC-Amazon Center on Trustworthy Machine Learning, una innovadora startup promete a las empresas una vía para entrenar, perfeccionar, supervisar y mejorar fácilmente los modelos de IA en la nube o en el perímetro. FedML, el nombre de esta prometedora empresa, ha conseguido reunir 11,5 millones de dólares en financiación inicial, lo que valora la empresa en 56,5 millones de dólares. La ronda de financiación ha corrido a cargo de Camford Capital, y ha contado con la participación de Road Capital y Finality Capital.

Un gran número de empresas están interesadas en entrenar o ajustar modelos de inteligencia artificial a medida a partir de datos específicos del sector o de la empresa para satisfacer una gran variedad de requisitos empresariales, según explicó Avestimehr en una entrevista por correo electrónico a TechCrunch. Sin embargo, también subrayó que "los modelos de IA personalizados han sido supuestamente caros de concebir y mantener debido a los elevados costes de infraestructura en la nube, los elevados datos y los gastos de ingeniería. Además, los datos patentados necesarios para entrenar modelos de IA a medida suelen estar aislados, regulados o ser confidenciales".

Sin embargo, FedML ofrece una solución viable. Según Avestimehr, FedML propone una plataforma de IA colaborativa que permite a desarrolladores y empresas trabajar colectivamente en tareas de IA compartiendo modelos, recursos informáticos y datos.

FedML tiene capacidad para ejecutar cualquier cantidad de modelos de IA personalizados o derivados de la comunidad de código abierto. Con la plataforma de FedML, los clientes pueden formar un grupo de colaboradores y sincronizar las aplicaciones de IA entre dispositivos como PC de forma automática. Los asociados pueden incorporar dispositivos utilizados para el entrenamiento de modelos de IA, como dispositivos móviles o servidores, y tienen la posibilidad de supervisar el progreso del entrenamiento en tiempo real.

Últimamente, FedML ha lanzado FedLLM, un pipeline de construcción para crear modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) específicos de un dominio a la GPT-4 de OpenAI sobre datos propios. Compatible con bibliotecas LLM populares como DeepSpeed de Microsoft y Hugging Face, FedLLM está diseñada para acelerar el desarrollo de IA personalizada al tiempo que garantiza la seguridad y la privacidad, declaró Avestimehr.

Al igual que muchas otras plataformas de MLOps, como Galileo y Arize, o incluso las ya existentes, como AWS, Microsoft y Google Cloud, FedML ayuda a agilizar el proceso de despliegue de modelos de IA en producción y su posterior mantenimiento y supervisión. Sin embargo, FedML tiene aspiraciones que van más allá de la IA y las herramientas de modelos de aprendizaje automático.

Avestimehr afirma que el objetivo principal es desarrollar una comunidad de recursos de CPU y GPU para alojar y servir modelos cuando estén listos para su despliegue. Aunque aún se están debatiendo los detalles, FedML planea incentivar a los usuarios para que aporten recursos informáticos a la plataforma mediante tokens o formas alternativas de compensación.

Aunque la computación distribuida y descentralizada para el servicio de modelos de IA no es nueva, ya que Run.AI, Gensys y Petals han hecho sus intentos, Avestimehr confía en que FedML pueda alcanzar un mayor éxito fusionando este paradigma de computación con una suite de MLOps.

FedML facilita los modelos de IA a medida permitiendo a las empresas y a los desarrolladores construir LLM a gran escala, privados y propios, por una fracción del coste, afirmó Avestimehr. Además, hizo hincapié en el argumento de venta exclusivo de FedML: formar, desplegar, supervisar y perfeccionar los modelos de IA en cualquier lugar, colaborando al mismo tiempo en la fusión de datos, modelos y computación, lo que reduce notablemente el coste y el tiempo de comercialización.

A la luz de estos avances, no sería de extrañar que FedML arrasara en el sector de las MLOps y la IA, uniéndose a plataformas como AppMaster, conocida por sus contribuciones innovadoras y herramientas revolucionarias en el sector tecnológico.