जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता व्यवसायों के कार्य प्रवाह और उत्पादों में अधिक से अधिक समाहित हो रही है, मशीन लर्निंग ऑपरेशंस प्लेटफार्मों (MLOps) की मांग भी बढ़ती जा रही है। ये प्लेटफार्म व्यवसायों को मशीन लर्निंग मॉडल बनाने, परीक्षण करने और तैनात करने में आसानी प्रदान करते हैं। हालाँकि, बाजार में कई प्रतिस्पर्धी मौजूद हैं, जैसे InfuseAIComet जैसे स्टार्टअप और Google Cloud, Azure और AWS जैसी बड़ी कंपनियाँ, दक्षिण कोरिया की VESSL AI GPU लागत के अनुकूलन पर ध्यान केंद्रित करके अपनी विकास की जगह खोजने की उम्मीद कर रही है।
चित्र स्रोत नोट: चित्र AI द्वारा उत्पन्न, चित्र प्राधिकरण सेवा प्रदाता Midjourney
हाल ही में, VESSL AI ने अपनी बुनियादी ढाँचे के विकास को तेज करने के लिए 1200 लाख डॉलर की A श्रृंखला फंडिंग पूरी की, जिसका मुख्य लक्ष्य उन व्यवसायों की सेवा करना है जो कस्टम बड़े भाषा मॉडल (LLMs) और वर्टिकल AI एजेंट विकसित करना चाहते हैं। वर्तमान में, कंपनी के पास 50 कॉर्पोरेट ग्राहक हैं, जिनमें आधुनिक ऑटोमोबाइल, LIG Nex1 (दक्षिण कोरिया की एक एरोस्पेस और हथियार निर्माण कंपनी), TMAP Mobility (Uber और SK Telecom का एक संयुक्त उद्यम) जैसी प्रसिद्ध कंपनियाँ शामिल हैं। इसके अलावा, VESSL AI ने अमेरिका में Oracle और Google Cloud जैसी कंपनियों के साथ रणनीतिक साझेदारी भी स्थापित की है।
VESSL AI की संस्थापक टीम में Jaeman Kuss An (मुख्य कार्यकारी अधिकारी), Jihwan Jay Chun (मुख्य तकनीकी अधिकारी), Intae Ryoo (मुख्य उत्पाद अधिकारी) और Yongseon Sean Lee (तकनीकी प्रमुख) शामिल हैं। कंपनी की स्थापना से पहले, उन्होंने Google, PUBG जैसी प्रसिद्ध कंपनियों और कुछ AI स्टार्टअप्स में काम किया। संस्थापक An ने पहले एक चिकित्सा प्रौद्योगिकी कंपनी में मशीन लर्निंग मॉडल विकसित करते समय पाया कि यह प्रक्रिया जटिल और संसाधनों की खपत करने वाली थी, इसलिए उन्होंने दक्षता बढ़ाने और लागत कम करने के लिए मिश्रित बुनियादी ढाँचे का उपयोग करने का निर्णय लिया।
VESSL AI का MLOps प्लेटफार्म एक मल्टी-क्लाउड रणनीति अपनाता है, जो विभिन्न क्लाउड सेवा प्रदाताओं के GPU का उपयोग करके व्यवसायों को GPU खर्च को 80% तक कम करने में मदद करता है। यह दृष्टिकोण न केवल GPU की कमी की समस्या का समाधान करता है, बल्कि AI मॉडल के प्रशिक्षण, तैनाती और संचालन को अनुकूलित करता है, विशेष रूप से बड़े भाषा मॉडल के प्रबंधन में। An ने उल्लेख किया कि यह प्रणाली सबसे लागत-कुशल और कुशल संसाधनों का स्वचालित रूप से चयन करने में सक्षम है, जिससे ग्राहकों के खर्च में बचत होती है।
VESSL के उत्पादों में चार प्रमुख कार्यक्षमताएँ शामिल हैं: VESSL Run (स्वचालित AI मॉडल प्रशिक्षण), VESSL Serve (वास्तविक समय तैनाती का समर्थन), VESSL Pipelines (कार्य प्रवाह को सरल बनाने के लिए मॉडल प्रशिक्षण और डेटा पूर्व-प्रसंस्करण को एकीकृत करना), और VESSL Cluster (क्लस्टर वातावरण में GPU संसाधनों के उपयोग को अनुकूलित करना)। इस दौर की फंडिंग के बाद, VESSL AI की कुल फंडिंग राशि 1680 लाख डॉलर तक पहुँच गई है, और कंपनी दक्षिण कोरिया और अमेरिका के सैन मेटेओ में 35 कर्मचारियों के साथ कार्यरत है।
मुख्य बिंदु:
🌟 VESSL AI ने 1200 लाख डॉलर की A श्रृंखला फंडिंग पूरी की, व्यवसायों के GPU खर्च को अनुकूलित करने के लिए प्रतिबद्ध।
💼 वर्तमान में 50 कॉर्पोरेट ग्राहक हैं, जिनमें आधुनिक ऑटोमोबाइल और LIG Nex1 जैसी प्रसिद्ध कंपनियाँ शामिल हैं।
🚀 प्लेटफार्म मल्टी-क्लाउड रणनीति के माध्यम से GPU लागत को 80% तक कम करता है और कई प्रमुख कार्यक्षमताएँ प्रदान करता है।
