Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, les entreprises ont une demande croissante de plateformes d’exploitation d’apprentissage automatique (MLOps). De nombreuses entreprises recherchent des solutions efficaces et rentables pour créer, tester et déployer des modèles d'apprentissage automatique. La société sud-coréenne d'IA VESSL AI a adopté une approche différente, en se concentrant sur l'optimisation des coûts des GPU et en fournissant aux entreprises une plate-forme MLOps plus rentable, et a obtenu un succès significatif. L'éditeur de Downcodes expliquera en détail VESSL AI et son positionnement unique sur le marché de l'IA.
À mesure que l’intelligence artificielle est de plus en plus intégrée aux flux de travail et aux produits des entreprises, la demande de plateformes d’opérations d’apprentissage automatique (MLOps) augmente également. De telles plateformes aident les entreprises à créer, tester et déployer plus facilement des modèles d’apprentissage automatique. Cependant, bien qu'il existe de nombreux concurrents sur le marché, comme des startups comme InfuseAIComet, ainsi que de grandes entreprises comme Google Cloud, Azure et AWS, la société sud-coréenne VESSL AI espère trouver son propre espace de développement en se concentrant sur l'optimisation du GPU. frais.
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Récemment, VESSL AI a complété avec succès une ronde de financement de série A de 12 millions de dollars, visant à accélérer le développement de son infrastructure et à servir principalement les entreprises qui souhaitent développer des modèles de langage étendus (LLM) personnalisés et des agents d'IA verticaux. L'entreprise compte actuellement 50 entreprises clientes, dont des sociétés bien connues telles que Hyundai Motor, LIG Nex1 (un fabricant sud-coréen d'avions et d'armes) et TMAP Mobility (une coentreprise entre Uber et SK Telecom). En outre, VESSL AI a également établi une coopération stratégique avec des entreprises aux États-Unis telles qu'Oracle et Google Cloud.
L'équipe fondatrice de VESSL AI est composée de Jaeman Kuss An (PDG), Jihwan Jay Chun (directeur de la technologie), Intae Ryoo (directeur des produits) et Yongseon Sean Lee (responsable technique). Avant de créer l’entreprise, ils ont travaillé chez Google, dans des sociétés célèbres de PUBG et dans certaines startups d’IA. Lorsque le fondateur An a développé des modèles d'apprentissage automatique dans son ancienne entreprise de technologie médicale, il a trouvé le processus fastidieux et consommateur de ressources. Ils ont donc décidé de tirer parti de l'infrastructure hybride pour accroître l'efficacité et réduire les coûts.
La plateforme MLOps de VESSL AI adopte une stratégie multi-cloud pour aider les entreprises à réduire leurs dépenses en GPU jusqu'à 80 % en utilisant des GPU de différents fournisseurs de services cloud. Cette approche résout non seulement le problème de la pénurie de GPU, mais optimise également la formation, le déploiement et le fonctionnement des modèles d'IA, notamment la gestion des grands modèles de langage. An a mentionné que le système peut sélectionner automatiquement les ressources les plus rentables et les plus efficaces pour économiser de l'argent aux clients.
Les produits VESSL ont quatre fonctions principales, notamment : VESSL Run (formation automatisée des modèles d'IA), VESSL Serve (prise en charge du déploiement en temps réel), VESSL Pipelines (intégrant la formation des modèles et le prétraitement des données pour simplifier le flux de travail) et VESSL Cluster (optimisation des clusters) GPU. utilisation des ressources dans l’environnement). Après cette ronde de financement, le financement total de VESSL AI a atteint 16,8 millions de dollars et l'entreprise compte 35 employés en Corée du Sud et à San Mateo, aux États-Unis.
Souligner:
VESSL AI a finalisé un financement de série A de 12 millions de dollars et s'engage à optimiser les coûts des GPU d'entreprise.
? Compte actuellement 50 entreprises clientes, dont des sociétés bien connues telles que Hyundai Motor et LIG Nex1.
La plate-forme réduit les coûts GPU jusqu'à 80 % grâce à une stratégie multi-cloud et fournit plusieurs fonctions de base.
Dans l’ensemble, VESSL AI fournit aux entreprises une plate-forme MLOps efficace et économique grâce à sa stratégie unique d’optimisation des coûts du GPU et s’est taillé une niche sur le marché. Son financement réussi et ses nombreux clients de premier plan prouvent également la valeur et le potentiel commercial de sa technologie. À l’avenir, le développement de VESSL AI mérite une attention continue.