Может ли dltHub решить проблему библиотеки Python для ИИ? Так считает компания Dig Ventures

Python является предпочтительным языком программирования в области искусственного интеллекта. Однако большинство организаций не могут включить своих разработчиков Python в устаревшую инфраструктуру данных. Это означает, что они упускают возможность использовать преимущества ИИ в организации. Однако для разработчиков, ориентированных на рабочие процессы искусственного интеллекта, не хватает библиотеки Python с открытым исходным кодом.

Берлинский стартап dltHun (сокращение от «инструмент загрузки данных») считает, что у него есть решение. Он создает именно ту библиотеку Python с открытым исходным кодом, которая, по его утверждению, предназначена для новой волны искусственного интеллекта.

Стартап заявляет, что его библиотека будет интегрирована в существующие рабочие процессы, включая рабочие процессы Python, где ранее загрузка данных не происходила, например, блокнот Google Colab, функция AWS Lambda, Airflow DAG или документы с поддержкой GPT-4 или игровые площадки для разработки GPT-4. .

В настоящее время стартап привлек $1,5 млн предварительного финансирования от Dig Ventures, основанной Россом Мейсоном, который создал Mule Project и основал MuleSoft (MULE:NYSE). К раунду присоединяются основатели искусственного интеллекта и предприятий из таких компаний, как Hugging Face, Instana, Miro и Matillion.

Генеральный директор Маттеус Кшиковски сообщил мне по электронной почте: «Большинство приложений GPT-4, представленных в средствах массовой информации, являются демо-версиями. Пользователи, которые их пробуют, быстро от них отказываются. Другие инструменты искусственного интеллекта, на которые венчурные капиталисты в последнее время вкладывают много денег (векторные базы данных/фреймворки), сталкиваются с множеством аналогичных проблем».

Он говорит, что dlt теперь имеет растущее сообщество разработчиков Python и «развертывается в производстве в нескольких технологических компаниях», включая базирующуюся в Сан-Франциско компанию по доставке программного обеспечения Harness, о которой мы рассказывали ранее.

В своем заявлении Александр Батлер, старший инженер по данным Harness, сказал: «Использование dlt изменило наши операции с данными. Это… ускорило темпы работы нашей команды DataOps: мы тратим меньше времени на EL (извлечение и загрузка) и больше на T, сохраняя при этом возможность глубоко настраивать наши экстракторы по мере развития бизнес-требований».

Жюльен Шомон, технический директор и соучредитель Hugging Face и ангел-инвестор dltHub, добавил: «Нынешняя революция в машинном обучении стала возможной благодаря кембрийскому взрыву инструментов Python с открытым исходным кодом, которые стали настолько доступными, что широкий круг практиков может используй их. Будучи простой в использовании библиотекой Python, dlt — это первый инструмент, который может использовать новая волна людей».

Что касается потенциальных конкурентов, Кшиковски признает, что стартап «конкурирует с ETL-компаниями, такими как Meltano, Stitch Data, Airbyte и, в меньшей степени, Fivetran».

Однако он говорит, что «в более широком смысле мы работаем в сфере таких компаний, занимающихся хранилищами данных, как Snowflake, Databricks, Microsoft Fabric, которые также хотят внедрить искусственный интеллект на предприятии».