Snowflake пытается сделать машинное обучение доступным каждому

Компания Snowflake разработала планы по демократизации доступа к ресурсам машинного обучения (ML) за счет устранения сложностей для неспециалистов.

Snowflake пытается сделать машинное обучение доступным каждому. Фото: СС0

На своей ежегодной конференции пользователей Snowflake Summit администрация компании, занимающейся базами данных, объявила о ряде мер, призванных облегчить внедрение машинного обучения. Главной из них является внедрение расширенной поддержки Python запуске нового рынока приложений, который позволяет партнерам монетизировать свои модели.

Из сообщения Тала Шакеда, руководителя направления машинного обучения в Snowflake.

«Наша цель — сделать так, чтобы клиенты могли как можно проще использовать передовые модели машинного обучения без необходимости создавать их с нуля, потому что это требует огромного опыта. Благодаря таким проектам, как Snowflake Marketplace, мы хотим дать клиентам возможность запускать такие модели в отношении своих данных, как в масштабе, так и безопасным способом».

Хотя машинное обучение — это концепция, которой уже несколько десятилетий, только за последние несколько лет достижения в области вычислений, хранения данных, программного обеспечения и других технологий проложили путь к широкому внедрению.

И даже несмотря на это, большая часть инноваций и опыта непропорционально сосредоточена среди небольшого меньшинства компаний, таких как Google.

Цель Snowflake — открыть доступ к возможностям, доступным на переднем крае машинного обучения, с помощью подхода, ориентированного на партнерство и экосистему.

Шакед, который до прихода в Snowflake работал над рядом проектов машинного обучения в Google, объяснил, что клиенты получат доступ к базовым ресурсам, поверх которых они смогут выполнять небольшие оптимизации для своих конкретных вариантов использования.

Например, сложная модель обработки естественного языка (NLP), разработанная такими компаниями, как OpenAI, может служить универсальной основой для клиента фаст-фуда, который хочет разработать систему заказов на основе ML, предположил он. В этом сценарии клиент не участвует ни в обучении, ни в настройке базовой модели, но по-прежнему пользуется всеми преимуществами технологии.

«В области машинного обучения происходит так много инноваций, и мы хотим привнести их в Snowflake в форме интеграции», — сказал он TechRadar Pro . «Речь идет о том, как мы можем интегрироваться с этими поставщиками, чтобы наши клиенты могли выполнять точную настройку без необходимости нанимать кучу докторов наук».

Это мнение было поддержано ранее в тот же день Бенуа Дейджвиллем, соучредителем Snowflake, который говорил о важности обмена опытом в экосистеме клиентов и партнеров.

Из сообщения Бенуа Дейджвилля, соучредителя Snowflake:

«Демократизация машинного обучения — важный аспект того, что мы пытаемся сделать. Мы становимся платформой машинного обучения, но не только там, где вы ее построили и используете для себя; революция заключается в обмене опытом. Эту технологию уже используют не только Google и Meta в этом мире, потому что мы упрощаем ее совместное использование».

Startpack подготовил список облачных сервисов для разработки программного обеспечения и совместной работы. Среды разработки и конструкторы для создания приложений, сайтов, чат-ботов и интернет-магазинов. Решения для планирования и распределения ресурсов при работе над большими проектами. Платформы для создания прототипов, общения между дизайнерами и программистами, автоматизации тестирования и проверки кода на ошибки. Система контроля версий поможет хранить старые версии ПО и наладить выпуск стабильных релизов.

Статьи по теме