分散型AIコンピュート・ネットワークとMLOpsツールがFedMLの1150万ドルの資金調達に参加

USC-Amazon Center on Trustworthy Machine Learningの初代ディレクターであるサルマン・アベスティメアが率いる革新的な新興企業が、クラウドでもエッジでも、企業がAIモデルを簡単に訓練、改良、監視、強化できる道を約束した。この有望なベンチャーの名前であるFedMLは、1,150万ドルのシード資金調達に成功し、会社の価値を5,650万ドルと評価した。この資金調達ラウンドはCamford Capitalが実施し、Road CapitalとFinality Capitalが参加した。

膨大な数の企業が、多くのビジネス要件に対応するために、業界レベルや企業固有のデータで特注のAIモデルをトレーニングしたり、チューニングしたりすることに熱心だと、アヴェスティメアはTechCrunchの電子メール・インタビューで語った。しかし、彼はまた、「カスタムAIモデルは、厳しいクラウドインフラストラクチャのコスト、高いデータ、エンジニアリングコストのために、考案し、維持するために高価であると言われている」と強調した。さらに、特注AIモデルのトレーニングに必要な独自データは、しばしば秘匿され、規制され、機密性が高い。"

しかし、FedMLは実行可能なソリューションを提供する。アベスティメアによると、FedMLは、モデル、計算リソース、データを共有することで、開発者と企業がAIタスクに共同で取り組むことを可能にする共同AIプラットフォームを発表した。

FedMLは、カスタムAIモデルやオープンソースコミュニティから派生したAIモデルをどれだけでも実行できる能力を備えている。FedMLのプラットフォームにより、クライアントは共同作業者のグループを形成し、PCなどのデバイス間でAIアプリケーションを自動的に同期させることができます。アソシエイトは、モバイル・デバイスやサーバーなど、AIモデルのトレーニングに利用されるデバイスを組み込むことができ、トレーニングの進捗状況をリアルタイムで監視することができる。

最近、FedMLによって、独自のデータでOpenAIのGPT-4のようなドメイン固有の大規模言語モデル（LLM）を作成するための構築パイプライン、FedLLMがリリースされた。マイクロソフトのDeepSpeedやHugging Faceのような一般的なLLMライブラリと互換性のあるFedLLMは、セキュリティとプライバシーを確保しながら、カスタムAI開発をスピードアップするように作られているとアベスティメアは述べている。

GalileoやArizeのような他の多くのMLOpsプラットフォームや、AWS、マイクロソフト、グーグル・クラウドのような既存のプラットフォームと同様に、FedMLはAIモデルを本番環境にデプロイし、その後それらを保守・監視するプロセスを合理化するのに役立つ。しかし、FedMLはAIや機械学習モデルツールの枠を超えた野望を抱いている。

アベスティメアは、モデルがデプロイ可能な状態になったときにホストしてサービスを提供するCPUとGPUリソースのコミュニティを開発することが第一の目的だと主張した。具体的な内容はまだ議論中だが、FedMLはトークンや別の報酬形態を通じて、ユーザーがプラットフォームにコンピュート貢献するインセンティブを与える計画だ。

Run.AI、Gensys、Petalsが試みているように、AIモデル提供のための分散型分散コンピューティングは目新しいものではないが、アベスティメアは、このコンピューティング・パラダイムをMLOpsスイートと融合させることで、FedMLはより大きな成功を収めることができると確信している。

FedMLは、企業や開発者がほんのわずかなコストで、大規模でプライベートな独自のLLMを構築できるようにすることで、オーダーメイドのAIモデルを容易にする、とアベスティメアは断言する。 さらに彼は、FedMLのユニークなセールスポイントである、統合されたデータ、モデル、コンピュート上で共同作業を行いながら、MLモデルのトレーニング、展開、監視、改良をどこでも行うことができる点を強調した。

FedMLがMLOps、AI業界に旋風を巻き起こし、テック業界における革新的な貢献と革命的なツールで知られる AppMaster no-code プラットフォームのようなプラットフォームと肩を並べることになっても不思議ではない。