FedML 完成 1150 万美元种子轮融资

FedML 完成 1150 万美元种子轮融资

FedML是一家位于加利福尼亚州桑尼维尔的定制人工智能开发公司,筹集了 1150 万美元的种子资金。

根据新闻稿,这轮 1150 万美元的种子轮融资包括先前于 2023 年 3 月披露的第一批资金中的 430 万美元,以及本月早些时候结束的第二批资金中的 720 万美元。 3 月份,FinSME 在预种子期和种子期筹集了 600 万美元。

此轮融资由 Camford Capital 领投,Road CapitalFinality Capital PartnersPrimeSetAimTop VenturesSparkle VenturesRobot VenturesWisemont CapitalLDV PartnersModular Capital 和南加州大学 (USC) 参投。

该公司打算利用这笔资金扩大运营和业务范围。

FedML 在首席执行官 Salman Avestimehr 和首席技术官何朝阳的领导下,专注于定制人工智能开发,利用分布式人工智能和联邦学习帮助企业构建和训练自己的人工智能模型。其企业软件平台和开源库使开发人员能够跨边缘和云节点以任何规模训练、部署和定制模型。其分布式 MLOps 平台能够以保护数据隐私和安全的方式共享数据、模型和计算资源。

FedML 通过边缘和云资源以及三个人工智能基础设施层的创新,支持分布式机器学习:

  • MLOps 平台可简化大规模设备集群(包括 GPU、智能手机或边缘服务器)中的生成式 AI 模型和 LLM 的训练、服务和监控;
  • 用于任何分布式设置中的模型的分布式联合训练/服务库,使基础模型训练/服务更便宜、更快,并利用联合学习跨数据孤岛训练模型;和
  • 分散式 GPU 云,可通过简单的“fedml 启动作业”命令降低训练/服务成本并节省复杂基础设施设置和管理的时间。

FedML 最近推出了 FedLLM,这是一个定制的培训管道,用于在专有数据上构建特定领域的大型语言模型。 FedLLM 与 HuggingFace 和 DeepSpeed 等 LLM 库兼容,旨在提高定制 AI 开发的效率、安全性和隐私性。首先,开发人员需要向他们的应用程序添加一些源代码行。然后,FedML 平台管理训练、服务和监控自定义 LLM 模型的复杂步骤。

FedML 的平台现已被全球 3,000 多名用户使用,在 10,000 多个边缘设备上执行超过 8,500 项训练作业。该公司还获得了 10 多个企业合同,涵盖医疗保健、零售、金融服务、智能家居/城市、移动出行等领域。

信息来源: 金融中小企业

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