OctoML es una startup con sede en Seattle, Estados Unidos, que ofrece una plataforma de aceleración de aprendizaje automático construida sobre el proyecto marco del compilador Apache TVM de código abierto.
Para ello utilizará 28 millones de dólares, que recaudó en una ronda serie B liderada por Addition. Los inversores anteriores Madrona Venture Group y Amplify Partners también participaron en esta ronda, lo que eleva la financiación total de la empresa a 47 millones de dólares. La compañía recaudó por última vez en abril de 2020, cuando anunció su ronda Serie A de $ 15 millones liderada por Amplify.
La promesa de OctoML, que fue fundada por el equipo que también creó TVM, es que los desarrolladores pueden llevar sus modelos a su plataforma y el servicio optimizará automáticamente el rendimiento de ese modelo para cualquier nube o dispositivo de borde.
Recientemente, OctoML también lanzó soporte para el chip Apple M1, y obtuvo un muy buen rendimiento de eso.
La compañía también ha formado alianzas con pesos pesados de la industria como Microsoft (que también es un cliente), Qualcomm y AMD para desarrollar los componentes de código abierto y optimizar su servicio para una gama aún más amplia de modelos (y también más grandes).
La capacitación de modelos de aprendizaje automático puede volverse costosa rápidamente y cualquier servicio que pueda acelerar ese proceso genera ahorros directos para sus usuarios, lo que a su vez hace que OctoML sea más fácil de vender. El plan es ofrecer una solución de extremo a extremo en la que las personas puedan optimizar su entrenamiento de machine learning y los modelos resultantes y luego enviar sus modelos a su plataforma preferida. En este momento, sus usuarios todavía tienen que tomar el artefacto que crea el Octomizer e implementarlo ellos mismos, pero el soporte de implementación está en la hoja de ruta de OctoML.
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