Компания Anaconda, предоставляющая платформу для разработки с поддержкой ИИ, приобретает Outerbounds — разработчика Metaflow, открытого фреймворка для оркестрации ИИ и машинного обучения, созданного на базе Netflix, — об этом компании объявили в среду.
Цель сделки — предоставить корпоративным командам контролируемый путь от экспериментов с ИИ до внедрения в производство. По словам компании, это также делает Anaconda полнофункциональной платформой для разработки с поддержкой ИИ.
Кроме того, этот шаг сигнализирует о более широком переломном моменте в том, как создается корпоративное программное обеспечение. Согласно анализу Anaconda, код, сгенерированный ИИ, в настоящее время составляет почти половину всего нового кода в корпоративных конвейерах. Однако этот код генерирует в 1,7 раза больше дефектов, чем код, написанный людьми, а 80% зависимостей, рекомендуемых помощниками по кодированию на базе ИИ, представляют собой известные риски для безопасности, заявляет компания.
«Агенты вносят в программное обеспечение в 1,7 раза больше ошибок».
Генеральный директор Anaconda Дэвид ДеСанто говорит: «Многие организации говорят нам: нам приходится выбирать между скоростью агента и качеством работы человека».
«Агенты вносят в программное обеспечение в 1,7 раза больше ошибок, а это значит, что люди пытаются их исправлять, а значит, они практически не получают той выгоды, которую изначально предполагало использование агента», — говорит ДеСанто.
Теперь узкое место находится в другом месте
В эпоху ИИ узким местом больше не является написание кода. Это управление всем, от чего зависит код — в масштабе, в распределенной инфраструктуре, с встроенной воспроизводимостью и безопасностью, — говорит ДеСанто.
Именно этот пробел Anaconda пытается устранить.
«Будущее принадлежит разработке, ориентированной на ИИ, где модель ИИ является ядром процесса создания приложений, а не чем-то, что прикручивается в конце», — говорит он в пресс-релизе. «Проблема, с которой сегодня сталкиваются предприятия, заключается в том, что для реализации этой концепции необходимо сшивать воедино инструменты, платформы и компоненты управления, которые никогда не были разработаны для работы как единое целое и даже для работы с ИИ. До сих пор ни одна другая платформа не охватывала весь жизненный цикл разработки, ориентированной на ИИ».
Более того, «мы не хотим ориентироваться только на специалистов по данным», — говорит ДеСанто. «Специалисты по данным сейчас становятся инженерами по ИИ. От разработчиков программного обеспечения требуют писать код, который работает с моделями ИИ. Реально, каждый становится таким разработчиком ИИ».
ДНК Netflix, корпоративный масштаб
Metaflow заслужила доверие в сложных условиях. Первоначально созданная внутри Netflix для обработки рабочих нагрузок ИИ/машинного обучения в производственных масштабах, она теперь используется такими организациями, как Realtor.com, GE HealthCare и Warner Bros.
Outerbounds превратила Metaflow в полноценную корпоративную платформу. По словам генерального директора и соучредителя Вилле Туулоса, который ранее возглавлял направление ИИ/машинного обучения в Netflix, платформа обрабатывает все — от оркестрации до масштабирования вычислительных ресурсов в любой среде — и при этом не привязывает клиентов к одному поставщику облачных услуг.
«У Netflix есть такая культурная ценность, как свобода и ответственность. Очень полезно иметь достаточно свободы, чтобы выбрать лучший инструмент для работы», — продолжает он. «Но есть важный аспект ответственности, о котором часто забывают в этой мании искусственного интеллекта».
«Существует важный аспект ответственности, о котором часто забывают в этой мании по искусственному интеллекту».
Независимость Anaconda от конкретного облака отражает позиционирование самой компании. Имея более 50 миллионов пользователей и 21 миллиард загрузок, Anaconda уже давно является стандартной отправной точкой для работы в области науки о данных и ИИ на базе Python, предоставляя безопасные пакеты, проверенные зависимости и воспроизводимые сборки, заявляет компания.
Безопасность по умолчанию, а не как дополнительная функция
Платформа безопасна по умолчанию, заявляют компании.
«Наша платформа всегда развертывается в собственной среде клиента, что на самом деле несколько отличается от любых других SaaS-сервисов», — говорит Туулос. «Для всех наших клиентов все работает безопасно в их собственном облаке или на локальных серверах. Сделать это гораздо сложнее — но в этом есть большая ценность».
Это приобретение расширяет эту надежную основу вплоть до оркестрации производства — пробел, который исторически заставлял команды сшивать воедино разрозненные инструменты.
Для Туулоса совместимость сводится к общим ценностям в области инженерии. «Что делает это объединение таким мощным, так это общая приверженность Python, воспроизводимости и лучшим практикам разработки программного обеспечения», — говорит Туулос в заявлении. «Вместе мы можем предоставить специалистам по данным и инженерам по ИИ все необходимое для перехода от безопасных сред к оркестрации производственного уровня и превращения инноваций в области ИИ в реальные, измеримые результаты».
Когда модель является ядром
По словам компаний, это приобретение также отражает то, как разработка с использованием ИИ отличается по структуре от традиционного программного инжиниринга. В приложениях, разработанных с использованием ИИ, модель является ядром, а не функциональным слоем, построенным поверх обычного кода. Окружающее программное обеспечение существует для обслуживания модели: подачи ей данных, маршрутизации ее выходов, управления ее зависимостями и проверки того, что все, к чему она прикасается, является безопасным и воспроизводимым.
«Агенты ИИ предоставляют код, но это идея обеспечения внешних границ».
«Субъект, генерирующий код в центре, — это уже не специалист по данным, а все чаще — агенты ИИ», — говорит Туулос. «Таким образом, агенты ИИ предоставляют код, но эта идея обеспечения внешних границ — тех границ в корпоративной среде, в пределах которых можно с уверенностью запускать этот код, — актуальна как никогда». Это также объясняет название компании.
Человеческие разработчики по-прежнему участвуют в процессе, определяя цели и принимая архитектурные решения, но объем и сложность того, что проходит через корпоративные конвейеры, превзошли возможности ручного контроля.
Один стек, ваша инфраструктура
Anaconda заявляет, что объединенная платформа напрямую решает задачи оркестрации рабочих процессов, управления вычислениями, отслеживания экспериментов и корпоративного управления в рамках единого стека, работающего на инфраструктуре, которой организации уже владеют и которую они контролируют.
Anaconda также заявляет, что продолжит поддерживать Metaflow как проект с открытым исходным кодом, при этом инженеры будут вносить свой вклад в развитие фреймворка наряду с коммерческой платформой. Это соответствует позиции Anaconda в отношении управления открытым исходным кодом, которую компания придерживается во всей экосистеме науки о данных и искусственного интеллекта.
Подписывайтесь на наш канал в Телеграм
⚡ Подписаться