Mlops Company Iterative vede una crescita costante nella prima metà del 2022

SAN FRANCISCO–(FILO COMMERCIALE)–Iterative, la società MLOps dedicata alla razionalizzazione del flusso di lavoro di data scientist e ingegneri di machine learning (ML), ha annunciato di aver registrato una crescita costante nella prima metà dell’anno, inclusa l’adozione esplosiva dell’estensione DVC per VS Code e Strumenti Iterativi Iscrizione alla scuola.

Annunciato a giugno, l’estensione DVC per Visual Studio Code consente agli utenti con qualsiasi background tecnico di creare, confrontare, visualizzare e riprodurre esperimenti di machine learning. Attraverso Git e DVC di Iterative, l’estensione rende gli esperimenti facilmente riproducibili, a differenza dei tradizionali strumenti di monitoraggio degli esperimenti che si limitano a trasmettere le metriche. Dal suo lancio, l’estensione è stata installata più di 8.500 volte e ha cinque stelle su Visual Studio Marketplace.

ITERATIVO HA ANCHE OCWEPER annunciato a marzo. Un corso online gratuito per data scientist per apprendere come utilizzare strumenti utente, Inclument DVC, CML e Iterant Studio. L’iscrizione ha mantenuto una crescita mensile costante del 30% con oltre 1.800 studenti attualmente iscritti al programma.

“Gli utenti DVC sono aumentati del 50% dall’inizio del 2022 e la crescita costante sia dell’estensione VS Code che dell’iscrizione degli studenti conferma che siamo sulla strada giusta quando si tratta di creare strumenti per colmare il divario tra i team di scienza dei dati e ingegneria del software “, ha affermato Dmitry Petrov, co-fondatore e CEO di Iterant. “Rimaniamo impegnati nella nostra missione di offrire la migliore esperienza di sviluppo per i team di machine learning creando un ecosistema di strumenti ML aperti e modulari”.

Il DVC di Iterative porta agilità, riproducibilità e collaborazione nel flusso di lavoro di data science esistente. DVC fornisce agli utenti un’interfaccia simile a Git per il controllo delle versioni di dati e modelli, portando il controllo della versione all’apprendimento automatico e risolvendo le sfide della riproducibilità. DVC è basato su Git, consentendo agli utenti di creare metafile leggeri e consentendo al sistema di gestire file di grandi dimensioni, che non possono essere archiviati in Git. Funziona con l’archiviazione remota per file di grandi dimensioni nel cloud.

Sempre di Iterative, CML è una libreria open source per l’implementazione di integrazione e distribuzione continue (CI/CD) nei progetti di machine learning. Gli utenti possono automatizzare parti del flusso di lavoro di sviluppo, inclusi il training e la valutazione del modello, il confronto degli esperimenti di machine learning nella cronologia del progetto e il monitoraggio dei set di dati in evoluzione.

Inoltre, Machine Learning Engineering Management (MLEM) di Iterative offre una natura modulare che si adatta ai flussi di lavoro di sviluppo software di qualsiasi organizzazione basati su Git e CI/CD, senza che gli ingegneri debbano passare a una distribuzione di machine learning separata e a uno strumento di registro. Ciò consente ai team di utilizzare un processo simile sia nei modelli ML che nelle applicazioni per la distribuzione, eliminando la duplicazione di processi e codice. I team sono quindi in grado di creare un registro modello in poche ore anziché in giorni.

Insieme, CML e DVC offrono agli ingegneri ML una serie di funzionalità e vantaggi che supportano la provenienza dei dati, la gestione del modello di apprendimento automatico e l’automazione. DVC e CML sono strumenti open source disponibili gratuitamente. Iterative fornisce anche un’offerta commerciale che comprende tutti i suoi strumenti di filosofia Unix open source in un servizio di collaborazione chiamato Iterative Studio.

Fondati nel 2018, gli strumenti iterativi hanno avuto più di 10 milioni di sessioni guadagnando più di 14.000 stelle su GitHub. Iterative ora ha più di 300 contributori attraverso i loro diversi strumenti.

A proposito di iterativo

Iterative.ai, l’azienda dietro Iterative Studio e i popolari strumenti open source DVC, CML, MLEM e DVC Extension per VS Code, consente ai team di data science di creare modelli più velocemente e collaborare meglio con strumenti di machine learning incentrati sui dati. L’approccio sviluppatore-first di Iterative a MLOps offre riproducibilità del modello, abilita la governance e l’automazione attraverso il ciclo di vita del ML, il tutto strettamente integrato con i flussi di lavoro di sviluppo software. Iterative è una società remota, sostenuta da True Ventures, Afore Capital e 468 Capital. Per ulteriori informazioni, visitare Iterative.ai.

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