Lyft'ten Eventual'a: AI'ın Veri Problemini Çözmek

Eski Lyft mühendisleri Sammy Sidhu ve Jay Chia, şirketin otonom araç programı üzerinde çalışırken önemli bir veri altyapısı engeliyle karşılaştılar. Bu zorluk, onları AI için çok modlu veri işlemeyi kolaylaştırmaya adanmış bir şirket olan Eventual'ı kurmaya teşvik etti.

Kendinden tahrikli arabalar, 3D taramalar, fotoğraflar, metin ve ses dahil olmak üzere büyük miktarda yapılandırılmamış veri üretir. Mevcut araçlar bu farklı veri türlerini verimli bir şekilde işlemekte zorlanıyor ve mühendisleri güvenilmez, bir araya getirilmiş açık kaynaklı çözümlere güvenmeye zorluyordu. Bu darboğaz gelişmeyi engelledi.

Parlak doktoralı ve mühendisler, zamanlarının %80'ini temel uygulamalar oluşturmak yerine altyapıya harcıyorlardı. Bu sorunların çoğu veri altyapısı etrafında dönüyordu.

Sidhu ve Chia, Lyft'te bu çok modlu veri sorununu ele almak için dahili bir araç geliştirdiler. Benzer sorunlarla karşılaşan diğer şirketlerden gelen yoğun ilgi, Eventual'ın doğuşuna yol açtı.

Daft'ı Tanıyalım: Python Yerlisi Bir Çözüm

Eventual, Python yerlisi açık kaynaklı bir veri işleme motoru olan Daft'ı yarattı. Daft, hız için tasarlanmıştır ve metin ve sesten videoya ve daha fazlasına kadar çeşitli veri modalitelerini işler. Amaç, Daft'ı yapılandırılmamış veriler için SQL'in tablo verileri için olduğu kadar dönüştürücü hale getirmektir.

2022'nin başlarında kurulan Eventual, ChatGPT gibi araçların yükselişinden önce verimli veri altyapısına olan artan ihtiyacı öngördü. Daft'ın ilk açık kaynaklı sürümü 2022'de piyasaya sürüldü ve yakında piyasaya sürülmesi planlanan bir kurumsal ürünle.

Görüntüler, belgeler ve videolar gibi çeşitli veri türlerini kullanan AI uygulamalarının patlaması, Daft'ın kullanımını önemli ölçüde artırdı.

Otonom Araçların Ötesinde: Uygulamaları Genişletmek

Otonom araç sektöründen kaynaklanırken, Daft'ın uygulamaları, çok modlu veri işleme gerektiren çeşitli sektörlere uzanmaktadır, bunlar şunlardır:

  • Robotik
  • Perakende Teknolojisi
  • Sağlık

Eventual şimdi Amazon, CloudKitchens ve Together AI gibi müşterilere sahip.

Şirket, açık kaynaklı teklifini daha da geliştirmek ve AI uygulama geliştirmeyi sağlayan ticari bir ürün oluşturmak için 7,5 milyon dolarlık bir tohum turu ve 20 milyon dolarlık bir Seri A turu dahil olmak üzere önemli finansman sağladı.

Yatırımcı Anastasia Myers, Eventual'ın bu hızla büyüyen alandaki ilk hamle avantajını ve kurucuların veri işleme sorunuyla ilgili ilk elden deneyimini vurguladı. Artan veri hacmi ve karmaşıklığı, Daft gibi sağlam, çok modlu yerel bir veri işleme motoruna olan ihtiyacı vurguluyor.

Çok modlu AI pazarının 2023 ile 2028 arasında %35'lik bir YBBO ile büyümesi öngörüldüğünden, Eventual, AI veri altyapısının artan taleplerini karşılamak için iyi bir konumda. Bugün üretilen verilerin büyük çoğunluğu yapılandırılmamış olduğundan, Daft, AI'nın geleceği için çok önemli bir araçtır.