为什么实验室是一家机器学习初创公司，去年从艾伦研究所分离出来，帮助数据团队监控人工智能模型的健康状况以及为其提供动力的数据管道。去年，这家初创公司筹集了 $ 4万粒种子轮 今天，该团队宣布已筹集 10 万美元 A 轮融资，由 Defy Partners 和吴恩达的 人工智能基金。现有投资者 Madrona Venture Group 和 Bezos Expeditions 也参与了本轮融资。
就在几年前，“MLOps”还不是一个真正的东西，但现在它已经成为一个既定的类别，而且我们现在看到越来越多的 初创公司 以及试图在这个市场早日站稳脚跟的老牌企业。
“这是每个人最关心的问题，”WhyLabs 首席执行官 Alessya Visnjic 说。 “去年我们确实经历了真正的阶段性转变。如今，我认为机器学习模型的部署后维护比模型的实际构建和部署面临更大的挑战。这就是推动整个 MLOps 转变的动力，组织高度关注围绕操作机器学习模型创建文化、流程和工具链。”
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正如 Visnjic 指出的那样，每家构建人工智能模型的公司也在其生产运作方式的透明度和可观察性方面遇到了困难。训练模型是一回事，但确保模型继续按预期运行并且支持模型的数据仍然值得信赖，则是完全不同的挑战。毕竟，大多数时候，模型将继续提供（错误的）预测，即使输入数据已损坏（可能是因为 API 发生了更改）。
“ML 工程师需要更好的工具来确保在 ML 项目生命周期的所有阶段提供高质量的数据，”Ng 说。 “AI Fund 很高兴能够支持 WhyLabs，其开源日志库和 AI 可观测平台使开发人员可以轻松维护实时日志并监控 ML 部署。”
去年，WhyLabs 使数据团队更容易使用其服务，这在很大程度上是因为它推出了带有免费自助服务层的 SaaS 平台。
“我们的许多 SAS 工作都集中在消除配置负担，确保您可以像启用特定计算实例的监控一样启用监控，”Visnjic 说。 “因为我们是 SaaS，所以我们非常关注隐私。关注隐私非常重要，因为我们同时监控数据健康状况和模型健康状况。”
具体来说，这意味着 WhyLabs 永远不会移动数据。正如 Visnjic 所解释的，该服务仅捕获描述数据和模型的统计指纹。弄清楚如何监控潜在客户的高度专有数据是 WhyLabs 推出后团队面临的首要挑战之一。毕竟，这不仅仅是在公司数据资产内部移动数据，而且还要确保公司内部的权限得到良好管理，以确保敏感信息不会泄露。
图片来源： WhyLabs“SaaS 不仅仅是确保任何人都可以记录它，”她指出。 “这是为了确保人们可以使用这个平台和以隐私为中心的方式，并且可以将其插入他们正在使用的任何类型的机器学习堆栈中。”
为此，该团队去年还构建了与所有主要云平台、机器学习框架和数据服务（如 Kafka、Spark 和 Ray）的集成。
WhyLabs 首席运营官兼联合创始人 Maria Karaivanova 指出，随着 SaaS 平台仅在两周前推出，该服务监控的模型数量已经增加了两倍。
WhyLabs 团队计划利用新资金建立其工程和上市团队。在工程方面，这也意味着增加对流数据和实时人工智能应用程序的改进支持。正如 Visnjic 指出的那样，该公司的市场推广方法将包括重点对客户进行有关 MLOps 的教育，因此该公司还在建立一支传播团队。
Defy Partners 创始人兼合伙人、现已加入 WhyLabs 的 Neil Sequeira 表示：“WhyLabs 处于独特的地位，可以通过快速采用其可观测平台和数据记录库来改变人工智能的治理方式以及任何企业管理 MLOps 的方式。”董事会。 “他们建立了一个有效的控制中心来运行人工智能应用程序。反过来，他们的技术对智能应用程序构建者以及每天受到人工智能影响的数亿人产生了有意义的积极影响。”
来源：https://techcrunch.com/2021/11/04/whylabs-raises-10m-series-a-for-its-ai-observability-platform/