海外New Things | 「Striveworks」获3300万美元融资，提供MLOps 解决方案
文｜虞景霖
编辑｜杨逍
近日，36氪获悉，来自美国的Striveworks获得3300万美元的首轮融资。本轮投资方为Centana Growth Partners。融资资金将用于团队扩展和继续建立和完善公司的MLOps平台，以支持企业管理海量数据并用于决策。
Striveworks是一家为企业数据科学和分析团队提供机器学习操作平台和工具（MLOps）的企业，总部位于美国德克萨斯州奥斯汀，成立于2018年。2020，该公司曾被国际安全委员会人工智能列为示范企业。
随着人工智能的普及使用，数据模型、AI和ML模型的重要性增强，数据分析已经成为一种帮助做出有效决策的重要方法。Striveworks旨在通过用户友好的无代码平台——Chariot——简化流程，高效便捷地管理整个机器学习模型，适应快节奏工作环境。公司称软件团队可以在几小时内完成通常几个月才能完成的任务。
监督机器学习是构建神经网络的方法，通常需要耗费较多的人力成本，因此开发人员经常使用软件工作流程使部分任务自动化。开发人员建立分类AI系统地前提是建立分类样本集，但借助Chariot，开发人员可以快速构建、训练模型并将投入使用。平台还为用户提供了灵活且差异化的解决方案，包括数据标记、模型训练、部署、监控和修复等功能。
最近，Striveworks发布了Chariot的4.10版本，此版本推出了Chariot Workspace，为用户提供了开发最后一英里平台集成的专用环境。此外，这个版本增强了Chariot的NLP和补救功能，以便用户可以在更多的场景简化流程。
除Striveworks， Seldon、Galileo、Aries和Tecton等公司也均在做MLOps解决方案，Striveworks相较于这些公司有一个明显的优势：本身业务经营极佳，在过去两年，公司的年度经常性收入增长年均超过300%，且拥有多个七位数的合同及较高的净留存收益率。
Striveworks的创始团队拥有超过20年的合作经验，首席执行官Jim Rebesco表示：“在一天结束时，决策者需要及时做出由数据驱动的决策，且这些决策所借鉴的分析需要可衡量、可观察且符合道德，坐落在‘引擎盖’下的分析使之成为可能。在Striveworks，我们坚信这些保持这些分析性能的MLOps流程可以而且应该在幕后快速地完成，并尽可能地减少对用户的影响。”
