Acesso fácil à aprendizagem de máquina com Predibase
Sumário
- Introdução
- Experiência em Tecnologia
- O Surgimento do Predabase
- Interesse em Aprendizado de Máquina e IA
- Desafios de Levar Modelos para Produção
- Pesquisa sobre o uso de Modelos de Linguagem
- Barreiras para Adoção de Modelos Comerciais
- Privacidade e Propriedade de Dados
- Soluções de Infraestrutura para Manter a Privacidade
- Custo de Início para Organizações na IA e Aprendizado de Máquina
💡Destaques
- Dev Rishi é co-fundador e CEO do Predabase
- Ele tem experiência em ciência da computação e aprendizado de máquina
- O Predabase foi criado para facilitar a utilização de modelos de aprendizado de máquina
- Muitas organizações têm interesse em modelos de linguagem, mas enfrentam dificuldades em colocá-los em produção
- A privacidade e a propriedade dos dados são preocupações fundamentais para as empresas
- O Predabase oferece uma infraestrutura segura e de baixo custo para hospedar modelos de linguagem
🔍Introdução
Nesta entrevista, temos o prazer de receber Dev Rishi, co-fundador e CEO do Predabase, uma empresa que busca facilitar o uso de modelos de aprendizado de máquina para as organizações. Dev possui uma sólida formação em ciência da computação e aprendizado de máquina, e está ansioso para compartilhar sua jornada tecnológica e discutir os desafios e oportunidades atuais no campo da IA e aprendizado de máquina.
🚀Experiência em Tecnologia
Dev Rishi começou sua jornada em tecnologia há mais de uma década, estudando ciência da computação e aprendizado de máquina na faculdade. Ele até fez um mestrado focado nessas áreas. No entanto, em certo momento, decidiu deixar sua formação de engenharia de lado para se tornar gerente de produto no Google. Lá, ele teve a oportunidade de acompanhar de perto como o Google estava implementando o aprendizado de máquina em seus produtos, incluindo o Google Assistant.
Mais tarde, Dev também se tornou o primeiro gerente de produto do Kaggle, uma comunidade de aprendizado de máquina e ciência de dados. Durante seu tempo no Kaggle, ele testemunhou um crescimento impressionante no número de usuários interessados em aprendizado de máquina e ciência de dados. Essa experiência fez com que Dev percebesse que havia uma grande demanda por soluções acessíveis e práticas para levar o aprendizado de máquina para além das empresas de tecnologia do Vale do Silício.
⚙️O Surgimento do Predabase
Em 2020, Dev fundou a Predabase juntamente com seus co-fundadores Piero Travis e Chris. A empresa nasceu da ideia de tornar o aprendizado de máquina mais acessível para organizações de todos os tamanhos. Para isso, eles construíram sua plataforma em cima de um projeto de código aberto que um dos co-fundadores havia desenvolvido. A missão da Predabase era fornecer uma infraestrutura fácil de usar, flexível e econômica para que os engenheiros pudessem construir modelos de aprendizado de máquina com facilidade.
🤔Interesse em Aprendizado de Máquina e IA
Dev compartilhou alguns insights interessantes sobre o interesse das empresas em modelos de linguagem e IA. Segundo uma pesquisa realizada pela Predabase, 85% das empresas entrevistadas disseram que já estavam experimentando ou tinham planos imediatos de experimentar modelos de linguagem em um futuro próximo. No entanto, apenas 13% das empresas pesquisadas afirmaram ter um modelo de linguagem em produção.
Essa discrepância entre o interesse e a adoção real de modelos de linguagem levou Dev a uma conclusão importante: muitas empresas enfrentam dificuldades na hora de levar esses modelos para a produção. Uma das principais barreiras identificadas foi a falta de opções comerciais acessíveis para os modelos de linguagem. Muitas organizações não podem ou não querem depender de APIs de terceiros ou soluções fechadas, devido a preocupações com privacidade e propriedade dos dados.
🔒Privacidade e Propriedade de Dados
A privacidade dos dados tem sido uma preocupação central para as empresas quando se trata de adoção de modelos de linguagem. Para muitas organizações, há uma preocupação em enviar dados sensíveis para APIs externas ou fornecedores de modelos comerciais. Isso pode envolver Questões relacionadas à governança dos dados e ao fato de que as empresas querem manter a propriedade intelectual sobre os modelos que estão utilizando.
Dev enfatiza que a privacidade e a propriedade dos dados são questões cruciais para as empresas. Com base nisso, a Predabase oferece uma solução que permite que as organizações hospedem seus modelos de linguagem dentro de suas próprias redes privadas virtuais. Essa abordagem garante que os dados permaneçam sob controle da empresa e não sejam expostos a terceiros. Além disso, a Predabase oferece uma infraestrutura flexível e escalável, permitindo que as organizações executem seus modelos de linguagem com facilidade e baixo custo.
💰Custo de Início para Organizações na IA e Aprendizado de Máquina
Um dos principais obstáculos para muitas organizações na adoção de IA e aprendizado de máquina é o custo. Muitas soluções tradicionais são caras e complexas, tornando-as inacessíveis para empresas de pequeno e médio porte. Dev destaca que o Predabase adota uma abordagem diferente, priorizando a acessibilidade e a simplicidade.
Para começar a utilizar o Predabase, uma organização precisa apenas de um engenheiro "ml curioso", ou seja, um engenheiro com interesse em aprender e explorar o campo da IA. A Predabase cobra apenas pelo uso computacional e oferece uma abordagem declarativa para que os engenheiros especifiquem seus pipelines de forma simples e eficiente. Essa abordagem permite que as organizações comecem a usar modelos de linguagem com um investimento inicial baixo e pague apenas pelo que usarem.
🙋 Perguntas Frequentes
P: Quais são os principais desafios enfrentados pelas organizações ao levar modelos de aprendizado de máquina para a produção?
R: Uma das maiores dificuldades é a transição do ambiente de teste para o ambiente de produção. Muitas organizações enfrentam obstáculos na hora de operacionalizar e implementar os modelos de linguagem em escala, especialmente fora do ambiente das grandes empresas de tecnologia do Vale do Silício.
P: Por que a privacidade dos dados é tão importante na adoção de modelos de linguagem?
R: A privacidade dos dados é um fator crucial, principalmente quando se trabalha com dados sensíveis ou proprietários. As organizações precisam ter controle sobre seus dados e garantir que eles não sejam expostos a terceiros. Além disso, a propriedade dos modelos de linguagem também é importante, pois muitas empresas veem esses modelos como um ativo estratégico e competitivo.
P: Como o Predabase aborda a preocupação com a privacidade e propriedade dos dados?
R: O Predabase oferece uma solução em que os modelos de linguagem são hospedados dentro das redes privadas virtuais das organizações. Isso permite que as empresas mantenham o controle total sobre seus dados e garantam a privacidade. Além disso, a Predabase oferece uma infraestrutura flexível e escalável, para que as organizações possam executar seus modelos com facilidade e a um custo baixo.
P: Quanto custa para uma organização começar a usar o Predabase?
R: O custo inicial para começar a usar o Predabase é baixo. A Predabase cobra apenas pelo uso computacional, o que torna a plataforma acessível para organizações de todos os tamanhos. Além disso, a abordagem declarativa simplifica a especificação dos pipelines, reduzindo a necessidade de contratar especialistas caros em IA.
P: Quais são as perspectivas futuras para a adoção de modelos de linguagem no mercado?
R: Espera-se que a adoção de modelos de linguagem Continue crescendo, à medida que mais organizações reconheçam o valor dessa tecnologia. A tendência é que as empresas busquem soluções flexíveis e Personalizáveis, como o Predabase, que permitem a implementação de modelos de linguagem em ambientes controlados e seguros.
ℹ️Recursos
🌐Conclusão
Dev Rishi compartilhou sua jornada tecnológica e insights valiosos sobre o uso de modelos de linguagem na atualidade. A Predabase tem como objetivo tornar o aprendizado de máquina mais acessível e facilitar a implementação de modelos em escala de produção. Com uma abordagem inovadora e foco na privacidade e propriedade dos dados, a Predabase está posicionada para ajudar as organizações a aproveitar ao máximo o potencial da IA e do aprendizado de máquina.