lundi, 4 mars 2024

SuperDuperDB open source introduit l’IA dans les bases de données d’entreprise

SuperDuperDB, basée à San Francisco, une entreprise du portefeuille Intel Fire up qui s’efforce de simplifier la façon dont les groupes construisent et publient des applications d’IA, a publié aujourd’hui la variante 0.1 de sa structure open source.

Facilement disponible sous forme de un bundle Python, le framework permet aux utilisateurs d’incorporer l’IA – des modèles d’apprentissage automatique (ML) à l’interface utilisateur de programmation d’applications (API) d’IA de leur choix – et des capacités de recherche vectorielle avec des bases de données existantes et de construire des applications d’IA directement dessus. .

L’offre prend déjà en charge les conceptions et bases de données d’IA populaires et a obtenu un financement initial de 1,75 million de dollars de Hetz.vc, Session.vc et de la branche de capital-risque de l’important écosystème d’information MongoDB.

« Le support de MongoDB témoigne de l’attitude et du potentiel de transformation de SuperDuperDB. Notre vision est de combler l’espace entre les systèmes de stockage de données et l’IA, en rendant incroyablement facile pour les organisations le développement et la gestion d’applications d’IA en permettant une toute nouvelle ère de développement d’applications logicielles dans laquelle l’information et l’IA forment une symbiose étroite », a déclaré Timo Hagenow, PDG de SuperDuperDB, dans une déclaration.

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sur Item Hunt à partir d’aujourd’hui. Résoudre le problème de l’IA avec SuperDuperDB L’IA devient rapidement une innovation fondamentale qui alimente les opérations commerciales contemporaines, mais créer des applications qui exploitent des modèles de ML efficaces et des données exclusives pour apporter de la valeur à l’organisation n’est pas une tâche facile. Même avec un large éventail de modèles et d’API de ML, les développeurs doivent déployer beaucoup d’efforts simplement pour les mettre en production. Ils doivent utiliser les outils des communautés « MLOps » et « DevOps » pour extraire les informations des bases de données principales et les déplacer vers des bases de données vectorielles spécialisées via une série de pipelines élaborés et fragiles. Cela demande du temps et peut souvent retarder le lancement des projets. « Les startups et le développement dans le domaine de « rendre l’IA beaucoup plus facile » ont eu tendance

à se concentrer entièrement sur la simplification de la publication d’algorithmes sur des ressources de calcul ou sur la combinaison des algorithmes et des données dans une série complexe de pipelines. , dans un domaine connu sous le nom de MLOps », a déclaré Hagenow à VentureBeat. Pour résoudre cet obstacle et permettre aux équipes d’intégrer facilement leurs algorithmes aux données qui leur confèrent de la valeur, Hagenow et son équipe ont produit SuperDuperDB, une structure qui amène les conceptions d’IA – y compris l’inférence en streaming et la formation de modèles évolutifs – directement dans la base de données. utilisé par l’entreprise, au lieu de l’autre méthode. « SuperDuperDB peut être installé simplement à partir d’un logiciel open source en tant que package Python et permet aux concepteurs d’établir une

version unique et évolutive de tous leurs modèles d’IA et API, ce qui directement communique avec la base de données. Cela transforme la base de données en un environnement d’avancement et de mise en œuvre de l’IA (n)(‘super-duper’). L’environnement peut être déployé en mode spéculatif autonome, sur un seul client, ou avec un calcul évolutif dans un cloud ou « Environnement sur site via Kubernetes, utilisant la meilleure application logicielle open source de sa catégorie. Cela offre un contrôle open source de bout en bout au concepteur et aux administrateurs sur les algorithmes, les informations, les calculs et les installations », Hagenow expliqué. Grâce à cette offre, les concepteurs peuvent utiliser non seulement des conceptions d’apprentissage automatique standard, pour des applications telles que les systèmes de catégories, de régression et de recommandation, mais également les derniers modèles d’IA générative pour permettre le chat et la recherche vectorielle basés sur LLM, ainsi que des fonctionnalités extrêmement personnalisées. conceptions pour des cas d’utilisation spécialisés. Pour la recherche vectorielle, il utilise soit les performances vectorielles dans la base de données fournies par les fournisseurs de bases de données, soit ses propres capacités d’application d’index vectoriel. Un écosystème de partenaires ultra-puissant Bien que le produit n’ait que quelques mois, il a déjà suscité un intérêt considérable auprès des principaux acteurs de la communauté, offrant aux équipes

d’entreprise un support étendu pour les

bases de données et conceptions populaires. Côté données, il prend en charge MongoDB, PostgreSQL, MySQL, SQLite, DuckDB, Snowflake, BigQuery, ClickHouse, DataFusion, Druid, Impala, MSSQL, Oracle, pandas, Polars, PySpark, Trino et s3. D’un autre côté, du côté de l’IA, il prend en charge les conceptions arbitraires de la communauté Python AI, les conceptions de PyTorch, Sklearn, Hugging Face et les API d’IA populaires de fournisseurs tels que OpenAI, Anthropic et Cohere.  » MongoDB a fait de nous une innovation majeure. partenaire et nous avons actuellement organisé des webinaires et des sessions de codage en direct avec des comptes majeurs tels que

Cisco. Nous évaluons également actuellement divers POC avec Intel et quelques autres PME », a déclaré le PDG, sans partager de statistiques de croissance particulières. Architecture de SuperDuperDB Il a également gardé à l’esprit que l’entreprise s’apprête à étendre son écosystème et est en pourparlers avec d’autres organisations de bases de données importantes concernant

des collaborations plus étroites. L’objectif suprême est

de s’intégrer sans effort aux plates-formes d’informations commerciales, telles que Databricks et Snowflake. Pour Snowflake, la société prévoit actuellement une application native qui sera lancée sur le cloud d’informations.  » Le marché de l’IA est important. Perspectives multi-applications. Si cela se généralise, la structure et le déploiement d’applications d’IA finiront par être raisonnablement faciles pour les équipes, quel que soit le secteur dans lequel elles évoluent.  » En intégrant l’innovation de SuperDuperDB

avec MongoDB Atlas Vector Search

, le parcours du concepteur vers l’utilisation de l’IA est considérablement accéléré. Sur de nombreux marchés, allant de la détection des fraudes dans les services financiers à l’optimisation de la chaîne d’approvisionnement dans la logistique en passant par la découverte de nouveaux médicaments dans les soins de santé et les sciences de la vie, les concepteurs peuvent désormais construire et fournir des applications modernes de manière rapide et efficace,  » Boris Bialek, directeur technique des solutions industrielles chez MongoDB a noté qu’il existe certaines offres d’IA dans les bases de données sur le marché, notamment MindsDB et PostgresML, mais Hagenow a souligné qu’elles sont toutes basées sur SQL, ce qui oblige les concepteurs à s’adapter et à adopter leurs dialectes SQL. , est Python-first, qui est le langage de programmation

pour l’étude et l’avancement de la recherche sur l’IA. » SuperDuperDB offre une interface Python de base (et familière), mais permet aux experts d’accéder à n’importe quel niveau de détail d’exécution, tel que les poids de conception ou les détails de formation. De plus, SuperDuperDB permet aux concepteurs de travailler directement avec des images, des vidéos, de l’audio dans la base de données et tout type de données qui

peuvent être codées sous forme d’octets en Python. Il n’y a absolument rien d’autre de tel dans l’IA open source », a-t-il déclaré. L’objectif de VentureBeat est d’être une place publique numérique permettant aux décideurs techniques d’acquérir des connaissances sur l’innovation commerciale transformatrice et d’effectuer des transactions. Découvrez nos récapitulatifs.

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