TrueFoundry: revisión de fin de año de 2022

31 de diciembre de 2022: ¡Es increíble lo introspectiva y emocionada que me siento ❣ hoy! Tal vez, porque los finales y comienzos de año tienen ese poder especial que proporcionan un botón de reinicio y actualización a nuestras vidas. Sin embargo, cuanto más lo pienso, más reflexiono sobre que no hay nada fundamental en que un año comience y termine. No es más que un ciclo arbitrario creado por el hombre e, idealmente, está en nuestras manos sentirnos renovados al comienzo de un mes, una semana, un día o una hora, ¡o cualquier cosa intermedia! ¡Un aprendizaje que trataré de llevar a cabo en 2023!

Con eso fijado para 2023, quiero empezar por aplaudiendo 👏 y admirando el 2022 ¡qué año tan increíble ha sido para Machine Learning y MLOps! Ha habido un avance sin precedentes en la IA en la última década, pero nada ha creado tanto entusiasmo entre la gente común como ChatGPT tiene, tanto es así, que Google declaró código rojo! Además, en 2022 se ha visto Difusión estable desde la IA de estabilidad, El entrenamiento anticipado de Geoffrey Hinton, Algoritmos de multiplicación de matrices generados por IA, Potencial de síntesis de proteínas de 600 millones mediante Meta AI, bnb-int8 para la mayoría de los algoritmos de HuggingFace, Ray entrena 1 millón de modelos en un tiempo récord- ¡un año tan fenomenal!

Por otro lado, en 2022, TrueFoundry tuvo un comienzo tan impactante contratar al primer ingeniero en el equipo, para programar nuestro Interfaz de usuario de producto rudimentaria basada en Streamlit, a la contratación de un equipo de clase mundial, a construir un plataforma de implementación de aprendizaje automático multinube, a trabajar con múltiples empresas de más de 50 000 millones de dólares ¡resolviendo sus desafíos de producción! ¡Estoy increíblemente orgulloso de nuestro equipo por lograr una hazaña tan grande en solo 1 año! Me encantaría dar un paso atrás y recordar ✍ este hermoso primer año para el equipo de TrueFoundry.

Equipo

Qué mejor manera de empezar que hablando de nuestro equipo. En un año, hemos crecido hasta 15 personas técnicas y empresariales procedentes de diversos orígenes, como Facebook, Amazon, Postman, Gojek y McKinsey. Nuestro equipo está distribuido en India, San Francisco y París con nuestro primer espacio de oficina en Bangalore! Hicimos nuestra primera retiro empresarial este noviembre ¡que fue una semana de estar juntos, idear, reflexionar y jugar!

Adopción

Aunque TrueFoundry está en una etapa muy temprana, hemos tenido la suerte de construya nuestra plataforma con increíbles socios de diseño quienes nos ayudan con comentarios concretos y prácticos sobre cómo deben diseñarse las diferentes partes de nuestra plataforma. Nuestro trabajo con ellos nos ha permitido ganar pruebas de concepto remuneradas con grandes empresas y empresas emergentes en fase de crecimiento. Todavía no estoy preparado para dar a conocer sus nombres, ¡pero valoramos el privilegio de trabajar con estas empresas!

Además, damos las gracias a las empresas emergentes y a la comunidad de desarrolladores que nos han ayudado con generosas aportaciones al ser las primeras en adoptar nuestro producto.

Producto

Solo un recordatorio para todos, True Foundry está creando una PaaS que permite a los desarrolladores implementar y supervisar sus modelos de aprendizaje automático a la velocidad de las grandes empresas de tecnología, reduciendo sus plazos de producción de semanas a minutos. En un año, hemos creado:

• un plataforma independiente de la nube encima de Kubernetes que permite a las personas implementar sus modelos
• hemos extendido tres interfaces de usuario para las implementaciones: API de python para la producción, Configuración de YAML para CI/CD, GUI para experimentación
• aprovisionamiento intuitivo de infraestructuras desde una interfaz de usuario que hace que los desarrolladores sean independientes y permite al equipo de DevOps optimizar mejor los costos
• nosotros hemos construido solución de un solo clic basada en terraform para implementar toda la plataforma en todos Los 3 principales proveedores de nube: AWS, GCP y Azure
• completo y registro y monitoreo automatizados para tus servicios
• monitoreo de modelos, monitoreo de datos y paneles de seguimiento de la deriva
• completar seguimiento de experimentos con gestión de artefactos

Financiamiento

TrueFoundry se enorgullece y tiene la suerte de haber recibido el apoyo y la confianza de inversores destacados como Sequoia, Eniac y Naval Ravikant. Lee un artículo de techcrunch cubriendo nuestro anuncio de financiación inicial. Además, tenemos la suerte de recibir el apoyo de ángeles y asesores como-

• Fundador @ Kaggle (vendido a Google — Anthony Goldbloom),
• Fundador @ Rúbrica (Soham Mazumdar)
• Fondo de constructores (Creadores de la plataforma ML en Salesforce),
• CTO @ Greenhouse (Mike Boufford)
• Arquitecto jefe de la plataforma FBLearner (Aditya Kalro)
• Director y fundador de @ Productiv (Ashish Aggarwal)
• Fundadores de Whatfix (Khadim Bhatti & Vara Kumar)
• CIO @ Deutsche Bank (Dilip Khandelwal)
• CTO/fundador @ Borrar arco (Satwik Seshasai)
• CTO @ Alfa Sense (Raj Neervannan)
• Arquitecto sénior de ML @ Copo de nieve (Tal Shakhed) y
• Jefes de ML a SentinLink, Migo, Upwork

Integraciones

En TrueFoundry, estamos creando para los usuarios y el objetivo es llegar a los usuarios donde estén. Por esta razón, analizamos varias herramientas, bibliotecas, marcos y plataformas que se utilizan ampliamente y creamos integraciones con muchas de las más populares:

• Bibliotecas de aprendizaje automático- tensorflow, pytorch, sklearn, xgboost, huggingface, lightgbm, mlflow, etc.
• Marcos de servicio de modelos: TFServe, TorchServe
• Proveedores de nube: AWS, GCP, Azure
• Control de versiones de código: GitHub, BitBucket
• CI/CD: Acciones de Github
• Registros de Docker: DockerHub, AWS Container Registry, Google Container Registry
• Gestión secreta: AWS Parameter Store, Google Secrets Manager
• Herramientas de panel: Gradio, StreamLit
• Kubernetes

Eventos y comunidad

Si bien acabamos de empezar con esto, algunas actualizaciones maravillosas aquí incluyen:

• Abhishek habló en el 1729. mundo evento de Fractal y Analytics Vidhya junto a ponentes como Rajat Monga (Fundador de TensorFlow), Serenivas (Fundador de Fractal). Aquí está el enlace a la presentación.
• Nikunj presentado en TechCrunch Disrupt 2022: Startup Battlefieldd
• Además, tenemos un activo comunidad de slack. ¡Por favor, únete!
• Decenas de personas de la comunidad han contribuido a TrueFoundry y los principales proyectos son disponible aquí.
• Algunos de nuestros contenidos más populares incluyen: El tiempo mató a mi modelo ML, Un modelo de aprendizaje automático impactante: ¿qué tan difícil puede ser?, Kubernetes para científicos de datos: alojamiento de predicciones

Reflexiones

Al recordar este increíble año, nosotros, como fundadores, también dimos un paso atrás para pensar y reflexionar sobre lo que salió bien y lo que no salió tan bien. Compartimos nuestros aprendizajes, errores y logros con todos ustedes:

Aprendizajes

1. El enfoque tradicional de trabajando con socios de diseño antes de que se construya el producto no funciona bien cuando estás crear herramientas de desarrollo que se ocupen de la infraestructura de producción. Pasamos los primeros 3 o 4 meses haciendo esto.
2. Si un Un producto de infraestructura tarda X cantidad de tiempo en construirse, toma 2 veces más tiempo en probar y lanzar. Subestimar la complejidad fue un error por nuestra parte que hizo fracasar los plazos de lanzamiento del producto.
3. No diseñe, asóciese con empresas que estén lejos de su mercado objetivo para facilitar la adopción. Pasamos unos meses trabajando con empresas más pequeñas, mientras que nuestro producto estaba destinado a empresas de lujo y de lujo. En retrospectiva, fue un error de novato.

Señoras

Cometimos algunos errores en nuestra ejecución que debemos corregir a tiempo:

1. Pasamos mucho tiempo hablando con los responsables de la toma de decisiones dentro de las empresas y recibiendo sus comentarios sobre el producto, pero en última instancia los usuarios de nuestra plataforma son los desarrolladores. Nosotros necesitamos crear un canal más sólido para mantenernos conectados con los desarrolladores!
2. Como empresa, no dediqué suficiente tiempo a evangelizar nuestra plataforma, participar en conferencias, dando charlas y asistir a eventos comunitarios.
3. Se entiende que el recorrido de nuestro producto es largo. No lo hicimos muy bien trabajo de desglosar en hitos publicables. Hacer esto haría que nuestros usuarios se mantuvieran más conectados con el producto.

Logros

1. Creamos un equipo de muy alta calidad con gran velocidad. Literalmente, todos los miembros de nuestro equipo, incluidos los fundadores, creen que este es el equipo con mayor densidad de talento con el que han trabajado, a pesar de trabajar con equipos de muy alto rendimiento.
2. Estamos orgullosos de la calidad del producto y la rapidez de ejecución. Hablamos sobre esto basándonos en nuestra experiencia personal y en lo que escuchamos de nuestros clientes.
3. Excelente atención al cliente y tiempo de respuesta- ¡casi todos los mensajes de nuestros clientes han sido respondidos en pocos minutos!

El año que viene 2023

Si bien 2022 ha sido un año fundacional lleno de diversión para la plataforma TrueFoundry, 2023 será aún más emocionante, ya que la plataforma llegará a más usuarios y nos prepararemos para salir de la versión beta privada. Damos la bienvenida a 2023 con la emoción de un niño que da la bienvenida a un nuevo año escolar. Estamos encantados de innovar, construir, aprender y crecer, una vez más en 2023, y crear un impacto positivo en el mundo al hacer que la IA sea accesible para todos.

Os deseo a todos un muy feliz año nuevo! De Nikunj, Anuraag, Abhishek y todo el equipo de TrueFoundry.

True Foundry es un PaaS de implementación de aprendizaje automático sobre Kubernetes para acelerar los flujos de trabajo de los desarrolladores y, al mismo tiempo, permitirles una flexibilidad total a la hora de probar e implementar modelos, al tiempo que garantiza una seguridad y un control totales para el equipo de Infra. A través de nuestra plataforma, permitimos a los equipos de aprendizaje automático implementar y supervisar modela en 15 minutos con un 100% de confiabilidad, escalabilidad y la capacidad de revertirse en segundos, lo que les permite ahorrar costos y lanzar los modelos a la producción más rápido, lo que permite obtener un verdadero valor empresarial.