Union.ai是一家拥有开源 AI 编排平台 Flyte 商业版本的初创公司，它今天宣布在由 NEA 和“精选”天使投资者提供的一轮融资中筹集了 1000 万美元。首席执行官 Ketan Umare 表示，收益将通过“提高 Flyte 的可访问性、性能和可靠性”并扩大 Flyte 集成的系统范围来支持 Flyte 社区。
虽然公司发现 AI 的预测能力很有吸引力，尤其是在组织的数据分析方面，但使用 AI 实现有意义的结果通常被证明是一项挑战。确实，人工智能可以帮助预测收入，例如，通过识别买卖趋势。但是，实施和维护防止人工智能系统漂移到不准确所必需的数据管道可能需要大量的技术资源。
这就是 Flyte 的用武之地——一个用于编程和处理并发 AI 和数据分析工作流的平台。包括 Umare 在内的 Union 团队在 Lyft 帮助建立了 Flyte，用于帮助创建一个系统来计算司机从 A 点到 B 点的预计到达时间 (ETA)。
“[Union 的] 创始人第一次见面是在 Lyft，在那里我们加入了负责计算 Lyft 司机从 A 点到 B 点的 ETA 的团队，”Umare 通过电子邮件告诉 TechCrunch。 “寻找正确的解决方案带领团队深入研究机器学习技术，这需要使用大量数据并始终如一地为生产提供强大的模型……所使用的技术是平台化的，该解决方案在 Lyft 得到广泛使用。”
Lyft 于 2020 年将 Flyte 贡献给开源，一年后将该商标授予 Linux 基金会。那时，Union 的团队看到了在云中的项目之上分层付费服务的机会。
“Flyte 的托管版本，称为 Union Cloud，将允许较小的团队和组织使用 Flyte 的力量，而无需在基础设施团队中配备人员，”Umare 继续说道。 “我们 [创立了 Union] 因为我们相信机器学习和数据工作流程与软件部署有着根本的不同。这是因为软件更精确，生命周期更慢，而机器学习和数据工作流开始处于试验阶段，可能需要快速生产。”
服用飞特
Umare 和 Union 的其他联合创始人 Haytham Abuelfutuh 和 George Snelling 都拥有深厚的科技行业背景。在加入 Lyft 之前，Umare 是 Amazon 的高级软件工程师和 Oracle 的首席工程师，在那里他领导了用于基础设施即服务和裸机产品的块存储产品的开发。 Abuelfutuh 在微软担任了七年的工程师，在谷歌担任了三年的开发人员，在那里他帮助为包括谷歌照片在内的第一方应用程序提供了一个内部软件库。 Snelling 也是微软资深人士，与他人共同创立了几家初创公司（Westside、LabKey 和 Patchr），并曾在 Salesforce 担任高级工程总监。
借助 Union Cloud（其发布与 Flyte 1.0 版的发布同时发布），Umare 表示，其目标是减少（并在理想情况下消除）数据科学项目和腿筋开发中可能出现的笨重基础设施。 Umare 指出，在最糟糕的情况下，混乱的抽象可能需要重建基础设施才能将 AI 部署到生产中——这会对潜在的投资回报产生负面影响。
根据 2021 年 Wakefield Research 的报告，企业数据工程师花费了将近一半的时间来构建和维护数据管道。 69% 的调查受访者（主要是数据工程师）表示，如果他们的团队能够为业务决策做出更多贡献，并在手动管道管理上花费更少的时间，那么业务成果将会得到改善。
“生产机器学习目前仍处于起步阶段，尤其是在大型科技公司以外的公司。因此，大多数公司都是从 DIY 开始的——这是我们的主要竞争对手，”Umare 说。 “我们采用了一种完全不同的第一原则方法来定义工作流对机器学习和数据科学家的意义。我们的目标是尽量减少人为错误，并尝试帮助提前预测问题[并与 Spotify、Gojek 和 Freenome 等极其复杂和多样化的合作伙伴密切合作[以帮助]完善解决方案。”
Union Cloud 继承了 Flyte 的所有特性和功能，包括计算后端之间的连接器，用于记录对 AI 管道的所有更改。 Union Cloud 还存储所有管道执行的历史记录，并提供仪表板、命令行界面和 API 以与计算进行交互。
Union Cloud 和 Flyte 将工作流定义为多个任务。工作流和任务可以用任何编程语言编写并保留在本地，就像通过这些组件移动的数据一样。
云优势
那么联合云的附加值是什么？ Umare 表示，它通过集中基础设施管理和维护“高”隐私和合规标准，为 Flyte 增加了“敏捷性、可重复性和安全性”。 “我们的产品在构建时考虑到了零信任原则，因此我们的用户可以使用 [它] 来构建一个仍然保持高安全标准的自助服务平台，”他继续说道。 “数据科学非常学术，直接影响机器学习。学术界有很多很棒的研究和文献，很难生产。我们需要以结构化和可重复的方式连接这两个世界。”
Umare 还将 Union Cloud 视为一种降低开发新产品和系统成本的方法，这是开源 Flyte 项目无法完成的。尽管他承认其他供应商也存在类似的努力，例如AWS Sagemaker ，但他认为它们未能与数据科学生态系统的其他部分很好地集成。
“我们已经解决这个问题超过五年了，改进我们的解决方案并根据现实世界的反馈和要求进行迭代，”Umare 说。 “机器学习领域已经很大，并且在传统公司中也在增长。然而，我们认为增长潜力不受当前需求规模的限制，而是受到我们可以提供的经验的限制，这就是为什么我们完全专注于客户成功和开源采用。这将在不久的将来带来收入增长。”
在增长方面，Union 计划在今年年底之前将其 20 人的员工人数增加一倍，因为它专注于产品建设。 Umare 没有分享有关 Union Cloud 的兴趣或使用率的统计数据，但重申 Lyft、Spotify、丰田子公司 Woven Planet 以及生物技术和金融品牌等公司的“数千名”用户已经采用了 Flyte。
来源： https://techcrunch.com/2022/04/12/union-ai-raises-10m-to-simplify-ai-and-ml-workflow-orchestration/