Децентрализованная вычислительная сеть искусственного интеллекта и инструменты MLOps объединены в фонде FedML на сумму 11,5 млн долларов

Инновационный стартап, возглавляемый Салманом Авестимером, первым директором Центра доверительного машинного обучения при Университете Южной Калифорнии и Амазоне, обещает, что компании смогут легко обучать, совершенствовать, контролировать и улучшать модели искусственного интеллекта как в облаке, так и на периферии. FedML, так называется это многообещающее предприятие, успешно получило 11,5 млн. долл. в виде начального финансирования, что оценивает компанию в 56,5 млн. долл. Раунд финансирования был проведен компанией Camford Capital, в нем приняли участие Road Capital и Finality Capital.

Как сообщил Авестимехр в интервью TechCrunch по электронной почте, многие компании заинтересованы в обучении или настройке индивидуальных моделей искусственного интеллекта на основе отраслевых или специфических данных компании для удовлетворения множества потребностей бизнеса. Однако он также подчеркнул, что "разработка и поддержка пользовательских моделей искусственного интеллекта, как утверждается, требует больших затрат на облачную инфраструктуру, большие объемы данных и инженерные расходы. Кроме того, проприетарные данные, необходимые для обучения пользовательских моделей ИИ, часто являются секретными, регулируемыми или конфиденциальными".

Однако FedML предлагает эффективное решение. По словам Авестимера, FedML представляет собой платформу для совместной работы с ИИ, которая позволяет разработчикам и компаниям коллективно работать над задачами ИИ путем совместного использования моделей, вычислительных ресурсов и данных.

FedML способна выполнять любое количество пользовательских моделей ИИ или моделей, полученных из открытых источников. С помощью платформы FedML клиенты могут формировать группу участников и автоматически синхронизировать приложения ИИ на разных устройствах, например на ПК. Партнеры могут подключать устройства, используемые для обучения ИИ-моделей, например мобильные устройства или серверы, и иметь возможность отслеживать ход обучения в режиме реального времени.

Недавно компания FedML выпустила FedLLM - конвейер для создания доменно-специфических больших языковых моделей (БЯМ), подобных GPT-4 от OpenAI, на собственных данных. Совместимый с такими популярными библиотеками LLM, как DeepSpeed от Microsoft и Hugging Face, FedLLM призван ускорить разработку пользовательского ИИ, обеспечивая при этом безопасность и конфиденциальность, заявил Авестимехр.

Как и многие другие платформы MLOps, такие как Galileo и Arize, или даже существующие платформы AWS, Microsoft и Google Cloud, FedML помогает упростить процесс развертывания моделей ИИ в производстве, а также их последующего обслуживания и мониторинга. Однако FedML не ограничивается инструментарием для работы с моделями ИИ и машинного обучения.

По словам Авештимера, основная цель заключается в создании сообщества ресурсов CPU и GPU для размещения и обслуживания моделей, когда они будут готовы к развертыванию. Хотя конкретные детали еще обсуждаются, FedML планирует стимулировать пользователей к предоставлению вычислительных ресурсов для платформы с помощью токенов или других форм вознаграждения.

Хотя распределенные, децентрализованные вычисления для обслуживания моделей ИИ не являются новинкой: свои попытки уже предпринимали Run.AI, Gensys и Petals, Авестимехр уверен, что FedML сможет добиться большего успеха, объединив эту вычислительную парадигму с набором MLOps.

FedML облегчает создание моделей ИИ на заказ, позволяя предприятиям и разработчикам создавать крупномасштабные, частные и собственные LLM за долю стоимости, утверждает Авестимехр. Кроме того, он подчеркнул уникальное преимущество FedML: обучение, развертывание, мониторинг и совершенствование моделей ИИ в любом месте при совместной работе с объединенными данными, моделями и вычислениями заметно сокращает затраты и время выхода на рынок.

В свете этих достижений будет неудивительно, если FedML возьмет индустрию MLOps и AI штурмом, встав в один ряд с такими платформами, как no-code платформа AppMaster, известными своим инновационным вкладом и революционными инструментами в технологической отрасли.