Cortex Labs is Joining Databricks to Accelerate Model Serving and MLOps - The Databricks Blogの翻訳です。
本書は抄訳であり内容の正確性を保証するものではありません。正確な内容に関しては原文を参照ください。
企業のデータプラットフォームへの投資が増加するにつれて、彼らは内部の分析にデータを使うこと以上のことをしたいと考えるようになり、自身の製品やサービスの競合優位性を高めるために、機械学習モデル(ML)による予測とのインテグレーションを開始しています。例えば、金融サービスはリアルタイムで不正なトランザクションを検知するためにMLモデルをデプロイしており、小売業者は顧客ごとのの製品レコメンデーションをパーソナライズするためにMLモデルを使用しています。
これらミッションクリティカルなアプリケーションでは、低レーテンシーによる秒毎数百万の予測を処理できるようにスケールし、高可用性を提供しつつもプロダクション環境でモデルがどのように動作しているのかをモニタリングできるMLOpsプラットフォームが必要となります。これは、自然言語処理やコンピュータービジョンアプリケーションを支援する計算処理主体のディープラーニングモデルにおいてはさらに大きな課題となります。
DatabricksにおけるモデルサービングとMLOpsを加速するために、ベイエリアをベースとしたMLOpsスタートアップであるCortex LabsがDatabricksにジョインしたことを発表できることを嬉しく思います。Cortex Labsは、プロダクション環境におけるMLモデルのデプロイ、管理、スケーリングを行うための人気のあるオープンソースプラットフォームであるCortexのメーカーです。Cortex Labsは、著名なインフラストラクチャソフトウェア投資家であるPitango Venture Capital、Engineering Capital、Uncorrelated Ventures、at.inc/、Abstraction Capital、エンジェルであるJeremey SchneiderとLior Gavishの支援を受けています。
Cortexを用いることで、エンジニアやデータサイエンティストはDevOpsやクラウドインフラストラクチャを心配することなしに、MLモデルをプロダクション環境にデプロイすることができます。MLワークロードを高信頼、セキュアかつコスト効率高くスケールするために、サイバーセキュリティ、バイオテクノロジー、リテールなど様々な業界でCortexを使用しています。
すでにDatabricksはモデルのデプロイメントに高度な機能を提供しており、今後は、プロダクションにおけるMLワークロードをスケールし、モニタリングするための機能を用いて、このプラットフォームを拡張するためにCortexのチームと取り組むことになります。共同創始者のOmer SpillingerとDavid EliahuをDatabricksチームに迎えられることを嬉しく思います。お客様に機械学習アプリケーションをデリバリーするために企業を支援するエンドツーエンド、マルチクラウドプラットフォームのビジョンの共有を実現するために共に取り組んでいきます。更なるアップデートをご期待ください！