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TensorChord 获得数百万美元种子轮融资,由高瓴创投领投

发布于:2024-06-17 编辑:匿名 来源:网络

投资圈(ID:pedaily)11 月 28 日消息,近日,机器学习基础设施领域的创新公司(简称:MLOps)“Tensor Chord”宣布完成数百万美元种子轮融资,本轮融资由GL Ventures领投,云九资本跟投,本轮融资将用于产品研发和建设。

该项目属于Aseed+高瓴种子计划,除了投资外,该计划还将为早期初创企业提供包括创新平台支持、产学顾问、产业资源对接等在内的高瓴种子共创服务。

TensorChord成立于6月,谈及公司成立的背景和机遇,TensorChord的联合创始人高策表示,不断增长的机器学习需求与落后的基础设施之间的矛盾日益突出。

上一代机器学习的实施和变革是由微软、谷歌、Meta等大公司的核心业务团队主导的。

他们拥有成熟的算法和工程团队,可以针对自己的需求进行充分优化。

如今,随着机器学习的发展和进一步普及,相关从业者数量激增,实施场景不断渗透到各行各业,使得这个问题日益紧迫。

作为一直在AI基础设施领域工作的工程师,TensorChord创始团队充分理解这一场景的困难和挑战,选择了深度学习场景下开发环境的搭建和管理作为切入点。

对于不同背景的AI从业者来说,环境的搭建是一切工作流程的开始。

过去,算法团队需要为不同的项目维护复杂的Dockerfile,或者需要依赖与工程团队的频繁沟通来解决这个问题;使用环境时,开发场景下的GPU利用率也不尽如人意。

TensorChord的开源项目envd极大地简化了不同背景的AI从业者搭建和使用环境的过程,让本地和远程集群开发保持相同的体验,同时在环境空闲时可以及时回收,提高硬件利用率。

自2019年7月开源以来的五个月里,它已经获得了GitHub star,并吸引了来自沃尔沃汽车、苹果、Union.ai等国内外公司MLOps团队的关注。

高瓴创投合伙人李强表示:在机器学习工程实践中,如何将数据、算法、模型和实际场景结合起来,推动更复杂、更有效的解决方案的实施,一直是一个核心问题。

作为机器学习工程的重要组成部分,MLOps已连续两年进入Gartner数据科学技术成熟度曲线。

是推动机器学习大规模落地的有力保障。

我们对其未来非常乐观。

TensorChord团队在该领域拥有强大的技术优势、经验和持续学习能力。

作为其种子轮投资者,我们相信TensorChord将成为MLOps方向领先的创新公司,为企业创造真正的价值。

对于市场前景,高策表示,从行业从业者角度来看,2004年至2018年五年间,LinkedIn上带有机器学习技能标签的简历数量从26万份增长到近万份,增长了15倍。

福布斯等咨询机构也给出了AI软硬件支出年增长30%以上的预测。

该公司认为,MLOps未来将发展成为与DevOps领域同等规模的新市场空间,其中也蕴藏着巨大的市场机会。

谈及目标用户,高策表示,人工智能管理在大中型企业中是比较难的。

根据创始团队与领域相关从业者的沟通,无论大公司还是小团队,约有30%的资源用于构建和维护AI基础设施。

TensorChord从开发环境的搭建和管理入手,也在积极拓展业务范围。

TensorChord 获得数百万美元种子轮融资,由高瓴创投领投

在实现机器学习的过程中,还有很多需求没有得到满足,比如指标跟踪、数据管理、模型管理、性能分析、模型可解释性等,这些都是TensorChord未来可能探索的方向。

公司的愿景是通过基础设施创新,帮助AI在更多行业发挥作用。

TensorChord 的创始团队在 MLOps 领域拥有丰富的经验。

联合创始人和CEO高策作为MLOps开源项目Kubeflow的社区联合主席,曾经是Kubeflow全球排名前两位的贡献者。

联合创始人和CTO周金晶曾负责机器学习开源项目Deep Graph Library的核心功能和分布式框架开发,在机器学习性能优化、硬件优化、框架开发、云服务等方面拥有丰富的经验。

公司将利用本轮募集的资金用于开源项目envd的研发,并通过开源进行全球社区运营,帮助envd用户更好地构建AI基础设施。

TensorChord 获得数百万美元种子轮融资,由高瓴创投领投

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