Predibase แพลตฟอร์มการเรียนรู้ของเครื่องประกาศการไหลเข้า 12.2 ล้านดอลลาร์สู่รอบการระดมทุน Series A ก่อนหน้าที่ 16.25 ล้านดอลลาร์ที่นำโดย Felicis นอกจากนี้ บริษัทยังเปิดตัวความพร้อมใช้งานทั่วไปของแพลตฟอร์ม ML (แมชชีนเลิร์นนิง) low-code ที่สร้างขึ้นสำหรับนักพัฒนา
ในระหว่างโหมดซ่อนตัวของแพลตฟอร์ม ผู้ใช้ของ Predibase ได้ฝึกฝนโมเดลมากกว่า 250 รุ่น เนื่องจากขณะนี้แพลตฟอร์มดังกล่าวเปิดให้บุคคลทั่วไปใช้งานแล้ว ผู้ใช้สามารถปรับใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ของตนได้ แทนที่จะพึ่งพา API จากบริษัทต่างๆ เช่น OpenAI นอกจากนี้ ผู้ใช้จะสามารถเข้าถึง LudwigGPT LLM โดย Predibase ซึ่งตั้งชื่อตามชุดเครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงที่เปิดตัวโดย Piero Molino ผู้ร่วมก่อตั้ง Predibase ในปี 2019
Piero Molino ผู้ร่วมก่อตั้งและ CEO ของ Predibase กล่าวถึงความท้าทายที่นักพัฒนาต้องเผชิญเมื่อสร้างแอปพลิเคชัน ML เนื่องจากเครื่องมือ ML ที่ซับซ้อนและทรัพยากรวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่จำกัด เขากล่าวว่า "ภารกิจของเราคือการทำให้เป็นเรื่องง่ายสำหรับมือใหม่และผู้เชี่ยวชาญในการสร้างแอปพลิเคชัน ML และนำแอปพลิเคชันไปใช้ในการผลิตด้วยโค้ดเพียงไม่กี่บรรทัด และตอนนี้ เรากำลังขยายความสามารถเหล่านั้นเพื่อรองรับการสร้างและปรับใช้ LLM แบบกำหนดเอง”
เพื่อบรรลุพันธกิจนี้ Predibase ได้เปิดตัว Data Science Copilot ซึ่งเป็นระบบที่ออกแบบมาเพื่อให้คำแนะนำแก่นักพัฒนาในการปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล นอกจากนี้ บริษัทยังเสนอแพลตฟอร์มให้ทดลองใช้งานฟรี 2 สัปดาห์สำหรับผู้ใช้ที่สนใจ
แนวทางเดียวกันในการทำให้การสร้างแอปพลิเคชัน ML ง่ายขึ้น แพลตฟอร์ม AppMaster.io นำเสนอวิธีการ no-code ที่มีประสิทธิภาพในการสร้างแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือ เช่นเดียวกับ Predibase แพลตฟอร์มนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อขจัดความซับซ้อนด้วยแนวทางสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบบูรณาการ สร้างโซลูชันซอฟต์แวร์ที่ปรับขนาดได้ และลดหนี้ทางเทคนิค
ด้วยการระดมทุนครั้งใหม่ Predibase จะจัดลำดับความสำคัญในการขยายกลยุทธ์การออกสู่ตลาดและการพัฒนาแพลตฟอร์ม อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังเติบโตและมีความต้องการอย่างมากในแพลตฟอร์ม low-code และ no-code เช่น Predibase และ AppMaster.io เนื่องจากแพลตฟอร์มเหล่านี้ช่วยให้องค์กรปรับปรุงกระบวนการพัฒนาและปรับใช้แอปพลิเคชันที่ใช้งานได้อย่างรวดเร็ว
