36氪据介绍，AI应用领域合作开发人员网络平台「BentoML」已于日前完成900亿美元种籽轮股权融资，此轮股权融资由DCM领投，Bow Capital参投，股权融资数额将用作扩充商品管理体系和提高商品水平。
「BentoML」是一间著眼于AI应用领域的合作开发人员网络平台，成立于2019年，公司总部位于美国纽约。核心理念项目组主要由具有矽谷技术创业者历经的技师组成。「BentoML」致力为合作开发人员和民营企业顾客提供更多构筑、布署和扩充AI应用领域程序的能力，其开放源码产品已经全力支持亚洲地区范围内数百个民营企业及组织的核心理念AI应用领域，并受到了亚洲地区AI应用领域合作开发人员的追捧。「BentoML」于日前正式发布其Serverless云网络平台BentoCloud，将更快的服务于亚洲地区AI合作开发人员，进一步满足用户削减合作开发时间和生产成本的连续性市场需求。
“亲善的合作开发人员新体验，能让更多的合作开发人员将AI带入到他们的商品中去。”
「BentoML」创办人、CEO杨超予曾是Databricks晚期雇员，他告诉36氪，“未来一两年内，延长合作开发阶段、减少合作开发准入门槛，Sonbhadra正式成为合作开发人员和民营企业透过AI来获得市场竞争竞争优势的重要因素。”
值得一提，「BentoML」暗鞘的LLM（大词汇数学模型）开放网络平台「OpenLLM」，在亚洲地区最大开放源码工程项目街道社区GitHub上，仅上架两周就正式成为了“态势工程项目”。
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从数学模型布署瞄准，让AI合作开发“照相狸尾豆”
透过把所需的基础建设进行模组化处置，和对于常用机器学习架构及逻辑推理发动机的全力支持，「BentoML」正式发布了其暗鞘Serverless云网络平台「BentoCloud」，提供更多了两套单纯功能强大的API和灵活的架构，使得合作开发人员可以更容易地选用若干预训练好的数学模型去合作开发不同类型的AI应用领域。目前，「BentoML」主要竞争优势有三：
首先，「BentoML」允许合作开发人员使用两套编程接口布署任何策略，这也是其作为新一代合作开发人员网络平台有别于其他架构的特点之一。从低延时的API接口、针对长逻辑推理任务的近线计算，到分布式的批处置和流处置等，合作开发人员只需要写一次代码去描述AI应用领域的逻辑。
其次，「BentoML」对主流数学模型进行了照相狸尾豆的封装和优化，目前全力支持包括大词汇数学模型（LLM）、生成式AI、计算机视觉、自然词汇处置（NLP）等在内的大部分细分领域AI应用领域合作开发。
第三，基于BentoML开放源码架构的多年积累，「BentoCloud」的计费方式是在业务高峰期自动扩容，在高峰过后缩容为零，确保合作开发人员只为使用的算力付费，比起租用GPU来说大幅减少了研发与业务生产成本。
图源：BentoML
成立之初，「BentoML」从数学模型布署瞄准，主要面向专业的AI合作开发人员。如今，随着更多商业机会的出现，「BentoML」也正在向着更广泛的AI应用领域场景进发。
比如，生成式AI的爆发，导致从去年开始整个AI领域涌入了一大批AI应用领域合作开发人员，其中很多人的经验和技术背景主要来自于商品合作开发、移动应用领域合作开发等。为了调用AI的能力，他们需要在自己不擅长的领域进行大量的学习和实践。
“这群新用户是今天市场的发展让我们看到的最大的改变。”
杨超予坦言，将AI合作开发的准入门槛减少到普通合作开发人员的手中，“这个想法早就有了”。去年夏天，「BentoML」项目组还在预言，未来会出现一个AI应用领域合作开发技师的职位。直到今年2月，新闻开始每天冲击着整个科技圈的视野，随之而来的是周围做软件合作开发的人开始询问：如果我想做一个怎样的数学模型，一个怎样的应用领域，我应该怎么做？
在越来越多的声音中，杨超予感受到，变革真的在发生。
对于市场驱动下的新用户来说，「BentoML」正式发布了专属的架构帮助用户自己去探索或组合AI合作开发中的各种软件系统。比如聊天机器人、OCR、图像检索、文本内容搜索等常用AI场景。
简化商品路径，建立MLOps标准
除了以AI为核心理念新体验的商品服务之外，目前，合作开发基于AI的商品服务也已经正式成为了民营企业创新和提高生产效率的首要任务。
“民营企业对人工智能应用领域的市场需求正在到达一个拐点。”
然而，由于构筑AI应用领域的开放标准尚未建立，尽管AI的目的是作用作更高效的生产和更快的用户新体验，但复杂的市场需求和生产环境仍然让如今的AI合作开发变得缓慢、昂贵、且准入门槛极高：尽管目前开放源码街道社区中已经存在如LLaMA、Stable Diffusion、LangChain等的合作开发组件和预训练数学模型等，但合作开发人员仍然需要花费大量的时间和精力才能达到生产环境所需的稳定性和可扩充性。
“那么多民营企业都在收集数据，我们都知道AI是挖掘数据价值的必经之路，目前即使是成熟的科技公司，在内部软件系统上也会面临巨大的挑战。”
比如，内部合作开发，仅是AI 服务合作开发阶段就要平均写3000行代码和10多个组件。总体来看，「BentoML」能够将效率提高15倍。
图源：BentoML
事实上，无论是让数学模型作用作数据分析，还是面向消费市场的AI新体验，MLOps（Machine Learning Operations，机器学习运维）目前需要“行业里最好的技师”，而不是每个公司都能招到顶尖人才去完成复杂系统的合作开发。即使具备了以上条件，AI基础建设还是会正式成为民营企业花时间和资源最多的地方。
可以说，以更单纯的方式进行AI合作开发与生产，不仅仅是以照相狸尾豆的软件系统匹配当下风头正盛的技术方向，也是为当下每一间还在收集数据、观望 AI 的公司提前做出一个开放源码标准。
无论是去年的低代码、无代码态势，还是时下热门的MLOps、LLMOps，人类技术发展的要义就是不断简化和减少新兴技术的准入门槛。而对于AI和大数学模型应用领域合作开发来说，将差异化和市场竞争壁垒依托于数据本身，数学模型训练交给数据科学家，其他的步骤在标准化的工业级生产架构下快速完成，才是最高效的。
“今年一月，很多人认为民营企业要基于自己的数据去做大词汇数学模型，训练生产成本需要上百万美金，很少有公司能负担起。然而我们相信，随着训练生产成本下降，更多的民营企业将来一定可以去使用自己的大词汇数学模型。没想到的是，仅三个月后，fine-tune 大数学模型的生产成本，可以下降到几百美元。”
更早的投入，意味着每天都在见证崭新的未来，也意味着一个更扎实的开放源码街道社区基石。如今，「BentoML」在街道社区内拥有上千名合作开发人员用户，支撑着埃森哲、Riot Games、SoundHound、LINE等不同领域一线民营企业的AI应用领域及服务。市场方面，「BentoML」目前的市场活跃度优先分布于北美、东亚、欧洲市场，已经得到了来自民营企业和合作开发人员的广泛响应。
置身AIGC的浪花中，AI技术革命所带来的创造与新体验价值，已经正式成为了一个长期命题。当市场回归理性，AI应用领域与服务会从如今的新奇新体验变为各行各业不可或缺的副驾驶。届时，平静海面的下方，Sonbhadra是一个丰富而有条不紊的合作开发生态系统。
而随着越来越多的合作开发人员投身AI，像「BentoML」一样深耕于MLOps基础建设的“开拓者”，也将进一步思考，如何服务于不同市场需求、不同场景、不同技术背景下的合作开发人员，为AI合作开发的生产成本和效率之战给出更快的回答。
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“随着GPT4等大型词汇数学模型（LLM）的蓬勃兴起，软件技师正在以前所未有的速度和规模借助各类开放源码基础数学模型创建AI原生应用领域程序。 DCM对「BentoML」为帮助AI/ML合作开发人员创建和运营AI服务所做的工作感到兴奋，”DCM中国创始合伙人、董事合伙人林欣禾（Hurst Lin）表示，“借助全新推出的BentoCloud商品，「BentoML」将以最大的可靠性和可扩充性交付AI商品，正式成为所有软件合作开发人员的首选MLOps/LLMOps网络平台。”
