dltHub può risolvere il problema della libreria Python per l'intelligenza artificiale? Dig Ventures la pensa così

Python è il linguaggio di programmazione preferito nell'intelligenza artificiale. Tuttavia, la maggior parte delle organizzazioni non può incorporare i propri sviluppatori Python nell'infrastruttura dati legacy. Ciò significa che non riescono a sfruttare i vantaggi dell’intelligenza artificiale all’interno dell’organizzazione. Tuttavia, mancava una libreria Python open source per gli sviluppatori progettata attorno ai flussi di lavoro AI.

dltHun (abbreviazione di data load tool), una startup con sede a Berlino, pensa di avere la soluzione. Sta costruendo esattamente quella libreria Python open source che, sostiene, è progettata per questa nuova ondata di intelligenza artificiale.

La startup afferma che la sua libreria si integrerà nei flussi di lavoro esistenti, inclusi i flussi di lavoro Python in cui in precedenza il caricamento dei dati non avveniva, come un notebook Google Colab, una funzione AWS Lambda, un DAG Airflow o documenti assistiti da GPT-4 o campi da gioco di sviluppo GPT-4. .

La startup ha ora raccolto 1,5 milioni di dollari in finanziamenti pre-seed da Dig Ventures, fondata da Ross Mason che ha creato il progetto Mule e fondato MuleSoft (MULE:NYSE). Si uniscono al round i fondatori di intelligenza artificiale e di impresa di aziende come Hugging Face, Instana, Miro e Matillion.

Il CEO Matthaus Krzykowski mi ha detto via e-mail: “La maggior parte delle app GPT-4 presentate dai media sono demoware. Gli utenti che li provano li abbandonano rapidamente. Altri strumenti di intelligenza artificiale su cui i VC recentemente hanno accumulato molti soldi (database / framework vettoriali) presentano molte sfide simili.

Dice che dlt ora ha una comunità in crescita di sviluppatori Python e viene "distribuito in produzione in diverse aziende tecnologiche in espansione", inclusa la società di distribuzione di software Harness con sede a San Francisco, di cui abbiamo parlato in precedenza.

In una dichiarazione, Alexander Butler, senior data engineer presso Harness, ha dichiarato: “L’utilizzo di dlt ha cambiato le nostre operazioni sui dati. Ha... accelerato il ritmo del nostro team DataOps: dedichiamo meno tempo all'EL (estrazione e caricamento) e più al T, pur essendo in grado di personalizzare profondamente i nostri estrattori man mano che i requisiti aziendali evolvono."

Julien Chaumond, CTO/co-fondatore di Hugging Face e angel investor presso dltHub ha aggiunto: “L’attuale rivoluzione del machine learning è stata resa possibile dall’esplosione cambriana degli strumenti open source Python che sono diventati così accessibili che un’ampia gamma di professionisti può usali. Essendo una libreria Python semplice da usare, dlt è il primo strumento che questa nuova ondata di persone può utilizzare.

Per quanto riguarda i potenziali concorrenti, Krzykowski ammette che la startup “compete con società ETL come Meltano, Stitch Data, Airbyte e, in misura minore, Fivetran”.

Tuttavia, afferma che "da un quadro più ampio operiamo nell'ambito di società di data warehouse come Snowflake, Databricks e Microsoft Fabric che vogliono anche costruire per portare l'intelligenza artificiale nell'azienda".