من غرفة سكن طلابي إلى جمع التمويل الأولي: خطوة عملاقة نحو مستقبلنا!

Built for Speed: ~10ms Latency, Even Under Load
Blazingly fast way to build, track and deploy your models!
- Handles 350+ RPS on just 1 vCPU — no tuning needed
- Production-ready with full enterprise support
اليوم نشارك العالم أولى الإنجازات العديدة في رحلة TrueFoundry. يسعدنا أن نعلن أننا جمعنا جولة تمويلنا الأولي بقيمة 2.3 مليون دولار أمريكي، بقيادة Sequoia India و Surge من جنوب شرق آسيا، وانضم إلينا Eniac Ventures ومستثمرون ملائكيون بارزون آخرون مثل المؤسس المشارك لـ AngelList نافال رافيكانت، والمدير التنفيذي للمعلومات العالمي في دويتشه بنك ديليب خاندلوال، ورئيس GitHub الهند مانيش شارما، والمدير التقني لـ Greenhouse Software مايك بوفورد، ومؤسس Kaggle أنتوني غولدبلوم، وغيرهم.
كل شركة ستكون شركة بيانات
بينما نحن فخورون للغاية بالرحلة التي قطعناها حتى الآن للوصول إلى هذا المكان، إلا أنها لا تزال الخطوة الكبيرة الأولى نحو رحلة الألف ميل التي سيتعين علينا نحن الثلاثة، ومعنا فريقنا المتميز، خوضها قبل أن نتمكن من القول إننا نجحنا حقًا. لقد أصبح القول بأن البيانات هي النفط الجديد عبارة مبتذلة قديمة، وعلى الرغم من ذلك، لم نرَ الجميع يطلقون العنان لإمكاناتها الكاملة. يوفر التعلم الآلي فرصًا هائلة للشركات، إلا أن تطوير وإطلاق نماذج التعلم الآلي عملية تستغرق وقتًا طويلاً ومعقدة لمهندسي البرمجيات ومهندسي التعلم الآلي وعلماء البيانات. ونتيجة لذلك، فإن ما يقرب من 90% من نماذج التعلم الآلي لا تصل إلى مرحلة الإنتاج. وبالنسبة للنماذج التي تصل إلى مرحلة النشر، يفشل 50% منها بسبب غياب أنظمة المراقبة، ويجب التراجع عن 30% منها بسبب مشكلات التوسع والكمون التي غالبًا ما يتم تجاهلها خلال مرحلة تدريب البيانات. بينما يمكن للشركات الكبيرة سد هذه الفجوة من خلال نشر فرق منصات تعلم آلي كبيرة وعالية المستوى لتصميم وإطلاق نماذج التعلم الآلي، فإنه أقل جدوى للشركات الصغيرة والناشئة أن تلتزم بمثل هذه الاستثمارات العالية أثناء بناء شركاتها.
العالم بحاجة إلى حل أبسط
خلال فترة عملنا في فيسبوك، أدركنا أن الشركات الأصغر في السوق كانت تحتاج وقتًا أطول بكثير لبناء ونشر نماذج التعلم الآلي مقارنة بشركات التكنولوجيا الكبرى. ومن هنا، وُلدت TrueFoundry من فكرة أنه لا ينبغي لأي عمل تجاري – كبيرًا كان أم صغيرًا – أن يفوت فرص التعلم الآلي. من خلال منصتنا الآلية، يستطيع علماء البيانات والمهندسون نشر نماذج التعلم الآلي بسرعة ونضج شركات التكنولوجيا الكبرى، مما يقلل جداولهم الزمنية للإنتاج من عدة أسابيع إلى بضع ساعات. البيانات هي النفط الجديد، ونحن نريد تمكين الشركات من استخدام التعلم الآلي بشكل أسرع وتوليد قيمة تجارية أكبر. نهدف إلى أتمتة المهام المتكررة في مسار عمل التعلم الآلي مثل البنية التحتية وعمليات النشر، حتى يتمكن علماء البيانات ومهندسو التعلم الآلي من التركيز على المهام ذات القيمة الأعلى والأكثر إبداعًا. وهذا يمكّن الشركات من ترقية النماذج الحالية باستمرار وإطلاق نماذج جديدة لاكتساب ميزة تنافسية. TrueFoundry في مهمة لدمقرطة إنتاج ومراقبة التعلم الآلي لتقديم قيمة إيجابية للجميع.
أكبر تحدٍ في تحقيق هذه النتيجة هو المتطلبات المتنوعة للمؤسسات المختلفة اعتمادًا على مستوى نضج سير عمل تطوير التعلم الآلي لديها - وهنا تفشل معظم المنتجات الحالية. على سبيل المثال، إذا كانت شركة ناشئة تحاول وضع نموذجها الأول في الإنتاج، فإن الشيء الوحيد الذي يهمها هو كيفية نشر نموذجها بسرعة حتى دون القلق بشأن أفضل الممارسات. من ناحية أخرى، تهتم شركة ناشئة متوسعة لديها فرق متعددة تبني نماذج التعلم الآلي بأفضل الممارسات المتعلقة بالتتبع، وإدارة الإصدارات، والتوسع، والتكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD)، والمراقبة. تفشل معظم المنتجات في تحقيق هذا التوازن، حيث تكون إما معقدة للغاية ليقوم مطور التعلم الآلي بإعدادها، أو تتسبب في الكثير من الديون التقنية لمؤسسة ناضجة نسبيًا.
نهجنا
من خدمات أمازون ويب (AWS) وجوجل كلاود وتنسرفلو إلى كوبيرنيتيس، نحن مستقلون عن المنصات وندمج بسهولة مع حزمتك التقنية الحالية لتطبيق سلس. نتيجة لذلك، تمكّن منصتنا فرق التعلم الآلي من أن تكون أسرع 10 مرات. نجعل البدء سهلاً للغاية (وقت الإعداد أقل من 5 دقائق) ووضع النماذج في الإنتاج، ولكن مع نضوج احتياجاتهم، تدعم المنصة بالفعل التحكم في الإصدارات، وإعداد المراقبة، والتكامل المستمر/النشر المستمر (CI/CD)، والتحجيم التلقائي (Auto-scaling) وما إلى ذلك، والتي يمكن تفعيلها بسرعة. نحن نرى حلنا على النحو التالي: ابدأ مثل هيروكو وتوسع مثل AWS.
الفريق المتميز
قد تبدو كل هذه الأمور جيدة على الورق، لكن بنائها وتنفيذها أمر مختلف تمامًا. وهنا كنا محظوظين للغاية بقدرتنا على تجميع بعض من أفضل المواهب المتاحة في هذا المجال ممن يشاركوننا نفس الرؤية. لقد ضمنوا أن نبقى أوفياء لرؤيتنا ونبني أفضل ما يمكننا.
يمكنك قراءة المزيد عن هذا الخبر على
تيك كرانش
إيكونوميك تايمز
بيزنس إنسايدر
Inc42
هل يبدو كل هذا مثيرًا للاهتمام بالنسبة لك؟ تواصل معنا عبر anuraag@truefoundry.com ويمكننا التحدث!
TrueFoundry AI Gateway delivers ~3–4 ms latency, handles 350+ RPS on 1 vCPU, scales horizontally with ease, and is production-ready, while LiteLLM suffers from high latency, struggles beyond moderate RPS, lacks built-in scaling, and is best for light or prototype workloads.
The fastest way to build, govern and scale your AI



















.png)
.webp)










.webp)






