BentoML, AI 애플리케이션 개발 가속화를 위한 시드 펀딩에서 900만 달러 모금

GPT와 같은 대규모 언어 모델의 등장으로 AI 기반 애플리케이션에 대한 수요와 이를 개발할 숙련된 개발자가 필요하게 되었습니다. 전 Databricks 소프트웨어 엔지니어인 Chaoyu Yang은 현재 개발 프로세스의 격차를 발견하고 공동 창립자와 함께 AI 개발 프레임워크인 BentoML을 구축하여 최근 시드 파이낸싱 라운드를 마감했습니다.

TechCrunch와의 인터뷰에서 Yang은 BentoML이 제공하는 유연한 개발 프레임워크의 필요성을 설명했습니다. AI 서비스는 여러 기계 학습 모델에 의존하는 경향이 있어 관리 및 운영이 복잡합니다. 게다가 이 분야에 진출하는 많은 프로그래머는 풀스택 또는 애플리케이션 개발 배경을 가지고 있어 필요한 AI 인프라를 구축하는 데 필요한 기술이 부족합니다. 이로 인해 개발 프로세스가 더 길어지고 BentoML과 같은 솔루션은 개발 프로세스를 상당히 쉽게 할 수 있습니다.

Yang은 텍스트와 이미지 프롬프트를 매끄럽게 결합하여 응답을 생성하는 데모 AI 앱인 Microsoft의 Visual ChatGPT를 예로 사용했습니다. 프로덕션 용도로 Visual ChatGPT와 같은 앱을 개발하는 데는 일반적으로 3~6개월이 걸립니다. 그러나 BentoML을 사용하면 개발자가 이와 같은 확장 가능하고 비용 효율적인 앱을 단 2일 만에 만들 수 있습니다. 또한 사용자는 BentoML 프레임워크를 사용하여 예술 생성기 Stable Diffusion 및 오픈 소스 LLM을 클라우드에서 실행했습니다.

클라우드에서 AI 모델을 실행하는 데 필요한 복잡한 인프라를 추상화하는 높은 수준의 API를 제공하는 BentoML은 AI 서비스 개발을 단순화하기 위해 성장하고 있는 도구 그룹의 일부입니다. AWS의 SageMaker 및 AppMaster 와 같은 솔루션을 포함하는 이러한 AI 애플리케이션 프레임워크는 AI 애플리케이션 구축, 배송 및 확장 프로세스를 용이하게 하는 도구 세트를 제공합니다. BentoML의 대상 고객에는 AI 모델을 교육하는 데이터 과학자, 수명 주기를 관리하는 DevOps 엔지니어, 이러한 모델을 기반으로 애플리케이션을 구축하는 개발자가 포함됩니다.

BentoML을 프런트 엔드 개발자에 중점을 둔 수십억 달러 규모의 Vercel에 비유하면서 Yang은 BentoML이 AI 세계의 Vercel이 되는 것을 목표로 합니다. 그는 AI 애플리케이션 개발이 성장하는 속도와 모델을 처음부터 훈련하는 것보다 모델 미세 조정 및 제품 엔지니어링에 대한 의존도가 증가하고 있음을 인식합니다.

BentoML은 2019년 처음 오픈 소스로 기업 고객에게 자체 호스팅 SaaS 버전을 도입했습니다. 이 신생 기업은 작년에 오픈 소스 커뮤니티 회원이 3,000명 이상으로 4배 증가하면서 개발자 커뮤니티에서 주목을 받고 있습니다. BentoML의 얼리 어답터에는 한국의 소셜 네트워킹 대기업인 Line과 Naver가 포함됩니다.

DCM Ventures와 Bow Capital이 지원하는 BentoML의 최근 시드 펀딩 라운드는 900만 달러를 모금했습니다. DCM의 일반 파트너인 Hurst Lin은 라운드가 끝난 후 BentoML의 이사회에 합류했습니다. 성장하는 AI 시장은 BentoML 팀이 진화하는 산업 추세를 앞서가면서 장단기 목표의 균형을 맞추기 위해 노력함에 따라 BentoML에게 기회와 과제를 모두 제시합니다.