开源 PyTorch 闪电框架背后的初创公司 Lightning AI 今天宣布，它在由 Coatue 领投的 B 轮融资中筹集了 4000 万美元，参与方包括 Index Ventures、贝恩、Chainsmokers 的 Mantis VC 和 First Minute Capital。首席执行官 William Falcon 告诉 TechCrunch，新资金将用于扩大 Lightning AI 的 60 人团队，同时支持围绕 PyTorch Lightening 开发的社区。
Lightning AI，前身为 Grid.ai，是 2018 年在纽约大学计算智能、学习、视觉和机器人 (NYU CILVR) 实验室和 Facebook AI Research（现为 Meta AI Research）开始的工作成果。 Falcon 于 2015 年作为哥伦比亚大学的本科生开始开发 PyTorch Lightning 后，于 2019 年与福布斯前数据产品负责人 Luis Capelo 共同创立了 Lightning AI。在攻读博士学位期间。在 NYU 和 Facebook AI Research，Falcon 开源了 PyTorch Lightning，据他说，该项目很快获得了关注。
“[W]e 意识到阻碍大规模采用人工智能的最大挑战是人工智能生态系统的碎片化，”Falcon 说。 “早在 2019 年，我就第一次注意到分散的 AI 生态系统的影响。因为大规模采用 AI 曾经并且仍然如此新生，每隔几个月我们就会发现机器学习堆栈中‘缺失’的部分。为什么这很重要，因为拼图中每一个缺失的部分都会减慢人工智能创新的整体步伐……仅仅将一个模型推向生产阶段就需要数百甚至数千个开发人员纯粹花在基础设施上的时间。”
人工智能开发框架
借助 PyTorch Lightning，Falcon 试图将研发工作流程与工程分离，使 AI 实验更易于阅读和重现（理论上）。 PyTorch Lightning 为 Facebook 流行的深度学习框架 PyTorch 提供了一个高级接口，抽象出设置和维护 AI 系统通常所需的代码。
PyTorch Lightning 包含一系列与机器学习相关的工具，例如分布式计算的工作流调度（即，将工作负载分散到多台机器上）以及通过代码管理和配置基础设施。由 Lightning 团队策划的 AI 应用程序库可供使用或进一步构建，还有一个组件库，可为 AI 应用程序添加功能，例如从流视频中提取数据。
使用 PyTorch Lightning 构建的应用程序可以在私有云基础设施或本地环境中运行。或者，Lightning AI 提供了一个托管平台，用于在云上部署和监控应用程序。
“自从我在纽约大学工作以来，我一直追求的愿景一直是为人工智能构建一个操作系统，让人工智能生态系统的所有不同部分协同工作，”Falcon 说。 “你不必知道任何关于内燃机的知识就可以开车去杂货店；为什么你必须了解 [容器]、云基础设施、分布式文件系统和容错训练才能简单地将你的 AI 项目变为现实？当前的解决方案为您提供工作汽车的不同部件，并希望您能够将它们组装成可以用来驾驶的东西。”
为此，Lightning 的应用程序库包含可部署的 AI 模型，这些模型旨在执行诸如诊断宠物癌症、在云上运行工作负载以及启动云 AI 项目等任务。 Falcon 将 Lightning 应用程序库视为以“企业规模”启动“多云、分布式”人工智能系统的一种方式，此外，它还可以作为“下一代”应用人工智能初创公司的基石。
“我们发现过去两年推出的许多初创公司都可以构建为闪电应用程序，”Falcon 说。 “我们认为自己是苹果应用商店，但它是为人工智能服务的。一些世界上最大的公司最初是作为 Apple Apps 推出的：我们也在为 AI 做同样的事情。”
一个萌芽的生态系统
PyTorch Lightning 和 Lightning 应用程序属于 MLOps 软件类别，通过编排实验、AI 模型训练、模型部署到生产和模型跟踪来支持 AI 生命周期。人们对 MLOps 很感兴趣。在最近的一项调查中，Forrester 发现 73% 的公司认为采用 MLOps 将使他们保持竞争力，而 24% 的公司表示这将使他们成为行业领导者。德勤预测，到 2025 年，MLOps 的市场规模将达到 40 亿美元。
PyTorch Lightning 的替代品有很多，其中包括 PyTorch Ignite 和 Fast.ai。但 Falcon 指出指标是 Lighting AI 项目领先的证据：迄今为止，PyTorch Lightning 已被下载 400 万次，估计有 10,000 家公司在生产中使用。 2019 年，全球最大的 AI 会议之一的 NeurIPS 采用 PyTorch Lightning 作为提交 PyTorch 代码的标准。
“[借助 PyTorch Lightning]，公司可以了解他们构建的系统正在做什么，甚至可以让非工程师团队成员参与进来——例如，从合规性方面——以帮助消除使公司破产或成为种族主义者的系统的商业风险在推特上，”猎鹰说。 “使用 Lightning AI 构建解决方案的公司不会被任何特定的云提供商或硬件供应商所束缚……最后，Lightning AI 由开源 AI 社区提供支持，这意味着公司可以利用最新最好的开源工具，而无需花费数月时间整合其中任何一个。”
尽管闪电 AI 起源于开源，但它可以被视为与 Hugging Face 等初创公司竞争，后者也提供 AI 应用程序托管服务。 Comet 、 Iterative 、 Weights & Biases 和InfuseAI等公司提供付费和免费 MLOps 解决方案的类似组合。
不过，猎鹰并不担心竞争。他声称，Lightning AI 的收入轨迹有望在未来 36 个月内实现正现金流；该公司主要通过其完全托管的 PyTorch Lightning 产品赚钱。虽然他不会承诺招聘计划，但 Falcon 指出，Lightning AI 的团队在过去一年中翻了一番，达到 60 人。
“在金融市场最黑暗的日子里，我在通货膨胀肆虐的委内瑞拉长大。因此，我总是谨慎行事，并确保我们有充足的资本来应对潜在的长期亏损，”Falcon 说。 “虽然许多人预计未来几年经济衰退会动摇我们的经济，但我们一直保持低消耗并筹集到足够的资金来为我们提供至少几年的跑道。”
原文： https://techcrunch.com/2022/06/16/grid-ai-rebrands-as-lightning-ai-raises-40m-to-build-ai-dev-tools/