BentoML、AIアプリケーション開発の加速を目指し900万ドルのシード資金を調達

GPTのような大規模な言語モデルの台頭は、AIを搭載したアプリケーションの需要を生み出し、それを開発する熟練した開発者の必要性を生み出している。元Databricksのソフトウェア・エンジニアであるチャオユー・ヤンは、現在の開発プロセスのギャップに気づき、共同設立者とともにAI開発フレームワークBentoMLを構築し、先日シード資金調達ラウンドを完了した。

TechCrunchのインタビューでヤン氏は、BentoMLが提供する柔軟な開発フレームワークの必要性を説明した。AIサービスは複数の機械学習モデルに依存する傾向があり、その管理や運用が複雑になっています。さらに、この分野に参入するプログラマーの多くは、フルスタックやアプリケーション開発のバックグラウンドを持っており、必要な AI インフラストラクチャを構築するのに必要なスキルが不足しています。そのため開発プロセスが長くなってしまうのですが、BentoML のようなソリューションがあれば、開発プロセスを大幅に緩和することができます。

ヤン氏は、テキストと画像のプロンプトをシームレスに組み合わせて応答を生成する Microsoft のデモ AI アプリ、Visual ChatGPT を例に挙げました。Visual ChatGPT のようなアプリを本番用に開発するには、通常 3 ～ 6 か月かかります。しかし BentoML なら、このようなアプリをわずか 2 日でスケーラブルに、コスト効率よく作ることができます。ユーザーはまた、アート・ジェネレーターの Stable Diffusion やオープンソースの LLM をクラウド上で実行するために、BentoML フレームワークを採用しています。

クラウド上で AI モデルを実行するために必要な複雑なインフラを抽象化する高レベル API を提供する BentoML は、AI サービス開発を簡素化することを目的とした、増えつつあるツール群の一部です。これらのAIアプリケーションフレームワークは、AWSのSageMakerやAppMaster のようなソリューションを含み、AIアプリケーションの構築、出荷、スケーリングのプロセスを容易にする一連のツールを提供する。BentoML の対象者には、AI モデルをトレーニングするデータ科学者、そのライフサイクルを管理する DevOps エンジニア、そしてこれらのモデルに基づいてアプリケーションを構築する開発者が含まれます。

ヤン氏は、BentoML をフロントエンド開発者に特化した 10 億ドル規模の企業である Vercel と比較して、BentoML が AI 界の Vercel になることを目指しています。ヤン氏は、AI アプリケーションの開発スピードが速くなり、モデルをゼロからトレーニングするよりも、モデルの微調整や製品エンジニアリングへの依存度が高まっていることを認識している。

当初は2019年にオープンソース化され、BentoMLは企業顧客向けにセルフホスト型のSaaSバージョンを導入した。この新興企業は開発者コミュニティで支持を集めており、オープンソースコミュニティの会員数は昨年中に4倍の3,000人を超えました。BentoML の早期採用企業には、韓国のソーシャル・ネットワーキング大手の LINE や Naver が含まれます。

DCMベンチャーズとボウ・キャピタルが支援するBentoMLの最近のシード資金調達ラウンドでは、900万ドルを調達した。DCMのジェネラル・パートナーであるハースト・リンは、このラウンド後にBentoMLの取締役に就任した。成長するAI市場は、BentoMLにチャンスとチャレンジの両方をもたらし、チームは進化する業界のトレンドを先取りしながら、短期的目標と長期的目標のバランスに取り組んでいる。