01 जून 2023·1 मिनट पढ़ने में

प्रीडीबेस ने बढ़ी हुई फंडिंग में $12.2M सुरक्षित किया, अपने लो-कोड एमएल प्लेटफॉर्म की सामान्य उपलब्धता की शुरुआत की

प्रिडीबेस, एक लो-कोड मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म, अतिरिक्त $12.2 मिलियन फंडिंग प्राप्त करता है और अपने घोषणात्मक एमएल प्लेटफॉर्म को बीटा से बाहर कर देता है। कंपनी एमएल एप्लिकेशन निर्माण और परिनियोजन को आसान बनाने के उद्देश्य से डेटा साइंस कोपिलॉट सिस्टम और प्लेटफॉर्म का एक नि: शुल्क परीक्षण संस्करण पेश करती है।

मशीन लर्निंग प्लेटफॉर्म प्रीडीबेस ने फेलिसिस के नेतृत्व में अपने पिछले $16.25 मिलियन सीरीज़ ए फंडिंग राउंड में $12.2 मिलियन की आमद की घोषणा की। इसके अलावा, कंपनी ने डेवलपर्स के लिए बनाए गए अपने low-code, घोषणात्मक एमएल (मशीन लर्निंग) प्लेटफॉर्म की सामान्य उपलब्धता जारी की।

प्लेटफॉर्म के स्टील्थ मोड के दौरान, प्रीडीबेस के उपयोगकर्ताओं ने 250 से अधिक मॉडलों को प्रशिक्षित किया है। जैसा कि मंच अब जनता के लिए खुला है, इसके उपयोगकर्ता OpenAI जैसी कंपनियों के API पर निर्भर होने के बजाय अपने बड़े भाषा मॉडल (LLM) को तैनात कर सकते हैं। इसके अलावा, उपयोगकर्ता 2019 में प्रीडीबेस के सह-संस्थापक पिएरो मोलिनो द्वारा लॉन्च किए गए मशीन लर्निंग टूल्स के सूट के नाम पर प्रीडिबेस द्वारा लुडविग जीपीटी एलएलएम तक पहुंच प्राप्त करेंगे।

प्रिडिबेस के सह-संस्थापक और सीईओ पिएरो मोलिनो जटिल एमएल टूल और सीमित डेटा विज्ञान संसाधनों के कारण एमएल अनुप्रयोगों का निर्माण करते समय डेवलपर्स के सामने आने वाली चुनौतियों पर ध्यान देते हैं। उन्होंने कहा, "हमारा मिशन नौसिखियों और विशेषज्ञों के लिए समान रूप से एमएल अनुप्रयोगों का निर्माण करना और उन्हें कोड की कुछ पंक्तियों के साथ उत्पादन में लाना है। और अब, हम उन क्षमताओं का विस्तार कर रहे हैं जो कस्टम एलएलएम के निर्माण और तैनाती का समर्थन करते हैं।

इस मिशन को पूरा करने के लिए, प्रीडीबेस ने अपने डेटा साइंस कोपिलॉट का अनावरण किया, एक प्रणाली जिसे डेवलपर्स को उनके मॉडल के प्रदर्शन में सुधार करने के लिए सिफारिशें प्रदान करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। इसके अतिरिक्त, कंपनी इच्छुक उपयोगकर्ताओं के लिए अपने प्लेटफॉर्म का दो सप्ताह का निःशुल्क परीक्षण प्रदान करती है।

एमएल एप्लिकेशन बिल्डिंग को सरल बनाने के समान ही, AppMaster.io प्लेटफॉर्म बैकएंड, वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बनाने के लिए एक कुशल no-code दृष्टिकोण प्रदान करता है। प्रीडीबेस की तरह, प्लेटफॉर्म का उद्देश्य अपने एकीकृत विकास पर्यावरण दृष्टिकोण के साथ जटिलता को खत्म करना, स्केलेबल सॉफ्टवेयर समाधान तैयार करना और तकनीकी ऋण को कम करना है।

नई फंडिंग के साथ, प्रीडीबेस अपनी गो-टू-मार्केट रणनीतियों और प्लेटफॉर्म के विकास को प्राथमिकता देगा। तकनीकी उद्योग low-code और no-code प्लेटफॉर्म जैसे Predibase और AppMaster.io में महत्वपूर्ण वृद्धि और मांग देख रहा है, क्योंकि वे संगठनों को विकास प्रक्रिया को सुव्यवस्थित करने और कार्यात्मक अनुप्रयोगों को तेजी से तैनात करने की अनुमति देते हैं।

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