总部位于奥斯汀的创业公司Striveworks最近宣布了其有史以来的第一轮融资，筹集了3300万美元来推进其机器学习运营（MLOps）工具。随着人们对人工智能和数据科学的兴趣增加，企业渴望在其技术栈中利用机器学习。Striveworks通过提供MLOps工具，帮助完成建立和训练模型、数据清理和确保最佳性能等任务，促进这一进程。
Centana Growth Partners是本轮融资的唯一投资者，被Striveworks在过去两年中ARR每年增长300%所吸引。这些资金将用于招聘和进一步的产品和业务发展。已经运营了五年，这家资本效率高的初创公司一直在盈利，并将其收益再投资于增长。
联合创始人兼首席执行官Jim Rebesco是一名神经科学博士，此前在人工智能和机器学习领域遇到了Striveworks旨在解决的许多问题。他指出，虽然建立适当的ML模型很重要，但真正的挑战是在成功实施之后。确保模型在生产中的表现符合预期，并在长期内继续这样做，是该公司提供解决方案的关键领域。
除了提供Chariot平台，支持数据准备、模型构建和使用low-code 格式在生产中运行ML模型，Striveworks还包括模型在环注释、自定义工作流程、数据来源查询和第三方工具集成等功能。通过促进团队之间更好的合作，Striveworks在拥挤的MLOps领域脱颖而出，为各行业的组织提供了一个全面的解决方案。
在与Seldon、Galileo、Aries和Tecton等MLOps初创公司的竞争中，Striveworks通过其强大的运营业绩和业务执行力脱颖而出，证明了公司的成就和市场潜力。这家初创公司的知名客户横跨多个垂直领域，包括专门从事机器学习的政府和金融部门。此外，Striveworks与AWS和Azure有合作关系，可以与它们的云服务进行无缝整合。
随着越来越多的组织采用人工智能和ML技术，Striveworks旨在简化这一过程，并确保模型在整个生命周期内继续提供预期结果。该公司的平台证明在信用评分、医疗保健和数据库查询等应用中特别有利。
通过像AppMaster这样强大的no-code 平台，为网络、移动和后端应用构建复杂的软件解决方案已经变得更加容易和高效。有了这种多功能性，企业可以快速开发和部署利用人工智能和机器学习的综合应用，确保快速增长和成功。
