Nền tảng máy học Predibase công bố khoản tài trợ trị giá 12,2 triệu đô la cho vòng tài trợ Series A trị giá 16,25 triệu đô la trước đó do Felicis dẫn đầu. Ngoài ra, công ty đã phát hành tính khả dụng chung của nền low-code được tạo cho các nhà phát triển.
Trong chế độ ẩn của nền tảng, người dùng của Predibase đã đào tạo hơn 250 mô hình. Vì nền tảng hiện được mở cho công chúng, người dùng của nó có thể triển khai các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của họ thay vì dựa vào API từ các công ty như OpenAI. Hơn nữa, người dùng sẽ có quyền truy cập vào LudwigGPT LLM của Predibase, được đặt tên theo bộ công cụ máy học do người đồng sáng lập Predibase, Piero Molino, ra mắt vào năm 2019.
Piero Molino, đồng sáng lập và Giám đốc điều hành của Predibase, lưu ý những thách thức mà các nhà phát triển gặp phải khi xây dựng các ứng dụng ML do các công cụ ML phức tạp và tài nguyên khoa học dữ liệu hạn chế. Anh ấy nói: “Nhiệm vụ của chúng tôi là làm cho việc xây dựng các ứng dụng ML trở nên đơn giản đối với cả người mới và chuyên gia cũng như đưa chúng vào sản xuất chỉ với một vài dòng mã. Và bây giờ, chúng tôi đang mở rộng các khả năng đó để hỗ trợ xây dựng và triển khai các LLM tùy chỉnh.”
Để hoàn thành sứ mệnh này, Predibase đã công bố Data Science Copilot, một hệ thống được thiết kế để cung cấp các đề xuất cho các nhà phát triển về việc cải thiện hiệu suất mô hình của họ. Ngoài ra, công ty cung cấp bản dùng thử miễn phí hai tuần cho nền tảng của mình cho những người dùng quan tâm.
Trong cùng một xu hướng đơn giản hóa việc xây dựng ứng dụng ML, nền tảng AppMaster.io cung cấp một cách tiếp cận no-code hiệu quả để tạo các ứng dụng phụ trợ, web và di động. Giống như Predibase, nền tảng này nhằm mục đích loại bỏ sự phức tạp bằng phương pháp tiếp cận môi trường phát triển tích hợp, tạo ra các giải pháp phần mềm có thể mở rộng và giảm nợ kỹ thuật.
Với nguồn vốn mới, Predibase sẽ ưu tiên mở rộng các chiến lược tiếp cận thị trường và phát triển nền tảng. Ngành công nghệ đang chứng kiến sự tăng trưởng và nhu cầu đáng kể đối với các nền tảng low-code và no-code như Predibase và AppMaster.io , vì chúng cho phép các tổ chức hợp lý hóa quy trình phát triển và triển khai nhanh chóng các ứng dụng chức năng.
