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用ChatOps机器人训练ML模型,芬兰创企Meeshkan获37万欧元Pre-seed轮融资

本文摘要:在不久前的Slush创投大会上,一家芬兰创企Meeshkan堪称是引发了一片震撼,该创企近日取得了37万欧元Pre-seed轮融资,先前将用作研发针对机器学习开发者的“ChatOps”产品。以Slack作为支撑平台,ChatOps容许开发人员“较慢暂停、重新启动、末端、调整、监控、部署和测试机器学习模型(下文全称为ML模型)”,但会中断他们习惯的协作工作流程或不得不在有所不同的开发人员之间往返转换。

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在不久前的Slush创投大会上,一家芬兰创企Meeshkan堪称是引发了一片震撼,该创企近日取得了37万欧元Pre-seed轮融资,先前将用作研发针对机器学习开发者的“ChatOps”产品。以Slack作为支撑平台,ChatOps容许开发人员“较慢暂停、重新启动、末端、调整、监控、部署和测试机器学习模型(下文全称为ML模型)”,但会中断他们习惯的协作工作流程或不得不在有所不同的开发人员之间往返转换。Meeshkan回应,ChatOps使用的技术可较慢区分分布式基础架构中的数据流,该技术目处在专利申请阶段。

此外,该新兴公司目前已与东北大学和CUDA达成协议合作关系,意欲合力在TensorFlow和PyTorch中研发ML模型的“零停机”检查点。Meeshkan创始人MikeSolomon在邮件中写道,训练ML模型目前大多通过命令行界面和网络仪表板已完成,这对协作工作来说并非最佳自由选择。团队一般来说必须就ML模型训练展开交流,对模型做出决策,立刻对决策采取行动,并对启动时有关作业状态的通报作出反应,而这些操作者都无法通过命令行或Web仪表板便利地展开。他说道到:“一代产品撰写的代码越来越少,但我们有通过增量变更减缓递归研发的速度。

在机器学习中,这有可能只是模型自学亲率的一个小调整。在单元测试中,这有可能涵括某些情况下回到空值的API的极端情况。这些场景的统一性在于,开发人员正在处置数据、第三方API等外部因素,并企图较慢建构它们。世界级的IDE(IntegratedDevelopmentEnvironment,构建研发环境)虽然不存在很多问题,但并没为这些小调整获取过于多价值。

我们找到,开发人员必须的是一个无摩擦环境,以便调整/测试/自学循环尽量慢地运转。”Solomon告诉记者,为解决问题这一问题,Meeshkan开始在Slack平台创立一个bot,协助团队动态监控、调整其ML模型的训练。他回应:“调查找到,ML工程师往往会花上几个小时在Slack平台辩论如何处置他们的模型,但最后还是得无可奈何奥术和拜占庭黑客,将这些变化展开应用于、记录并文档。

”Solomon提及:“我们研发了一个非常简单的bot,团队可以将在Slack聊天窗口中的辩论对话展开改变,就像Slack现有的运营逻辑一样,可将自学亲率或批量的命令转化成为继续执行操作者。从这个非常简单的点子开始,大大扩展出去。开发者迅速就不会让我们告诉他们想从Slack中掌控什么,其中有些很难构建,有些操作者十分艰难,并且不会引领我们转入不得而知的工程领域。

”就目前的研发成果来看,Meeshkan已享有几项正在申请专利的算法。Solomon还说明说道,在持续构建和“数据争辩”中也不存在某种程度的问题,团队当前正在研发一套解决问题此问题的产品。

另一款产品unmock.io,将完全相同的点子流经测试和持续构建中,并且已在亚马逊AWS年度盛会—re:Invent中大放光彩。他补足道:“我们期望在2018年第一季度沿着这条产品线研发更加多工具。

”Meeshkan的pre-seed轮由RistoSiilasmaa和KimGroop领有投,芬兰天使投资人AliOmar、ChristianJantzen的Futuristic.vc和NeilMurray的TheNordicWebVentures参投。


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