FedML 獲得 600 萬美元，用於釋放“協作 AI”，用於大規模 AI 培訓、部署和定制

FedML 使用聯合學習技術解決了這些挑戰，該技術可以在邊緣使用私有或孤立數據來訓練 AI 模型，而無需共享或移動此類數據（即“無需共享即可學習”）。例如，聯邦學習將允許零售、電子商務或社交媒體公司在不提取客戶私人數據的情況下為個性化內容構建模型，或者使醫療保健公司能夠通過使用分佈在許多醫院的稀缺數據集來開發罕見疾病檢測模型. 事實上，FedML 最近宣布與Theta Network和Konica Minolta就這兩種應用建立合作夥伴關係。

“人工智能的未來取決於大規模協作，” FedML 的聯合創始人兼首席執行官Salman Avestimehr說。“我們希望創建一個社區來訓練、服務和挖掘最好的 AI 模型。例如，我們允許數據所有者將他們的數據貢獻給機器學習任務，他們可以與 AI 開發人員或培訓專家合作構建定制的機器學習模型，每個人都會因他們的貢獻而獲得獎勵。”

自 2022 年 3 月推出以來，經過三年的發展，FedML 迅速成為社區驅動 AI 領域的領導者，託管了聯邦機器學習排名第一的開源庫，於 2022 年 11 月超越了來自谷歌的 TensorFlow Federated。FedML 還提供了一個MLOps 生態系統，用於在邊緣或云端的任何地方訓練、服務和監控機器學習模型，全球有 1900 多名用戶在 3500 多台邊緣設備上部署了 FedML，並執行了 6500 多項訓練工作。

FedML 現在已經籌集了 600 萬美元的種子和種子前資金，由Camford Capital領投，其他投資者包括Plug and Play Ventures、AimTop Ventures、Acequia Capital、LDV Partners 和其他未公開的投資者。FedML 還簽署了 10 份企業合同，涵蓋醫療保健、金融服務、物流、零售、智慧城市、生成人工智能和 web3 應用程序。

Camford Capital 合夥人Ali Farahanchi 表示：“FedML 擁有令人信服的願景和獨特的技術，可以大規模實現開放、協作的 AI。” “他們的領導團隊將謙遜、勤奮和毅力與深厚的技術能力結合在一起，他們已經取得了長足的進步。在每個公司都需要利用 AI 的世界中，我們相信 FedML 將為公司和社區創新提供動力，從而使 AI 的採用民主化。”

“FedML 的協作 AI 與 Theta 的分佈式全球邊緣節點網絡相結合，在娛樂行業開啟了前所未有的機遇，”領先的視頻、媒體和娛樂 Web3 區塊鏈基礎設施 Theta Network 的聯合創始人兼首席執行官Mitch Liu說。“我們看到消費者對生成文本到圖像和文本到視頻的人工智能的巨大需求，以創造新的內容和新的體驗。借助 FedML 技術，可以通過提供基於 AI 的個性化體驗來轉變媒體業務，同時獎勵貢獻數據、計算和存儲資源的用戶。”

FedML由南加州大學院長教授、 USC-Amazon Trustworthy AI中心 首任主任Avestimehr及其前博士生何朝陽博士共同創立，曾發表多篇獲獎論文，10餘年谷歌、亞馬遜、Facebook、騰訊、百度研發經驗。在過去的四年裡，Avestimehr 和 He 與近 40 位合作者合作構建了 FedML 的開源庫和商業軟件，將聯邦學習工具與工業級MLOps平台和安全數據市場相結合。

除了在聯邦學習方面的突破之外，FedML 相信協作 AI 在克服大規模 AI 開發的成本和復雜性方面將很有價值。例如，GPT-3 的訓練需要大約 500 萬美元的雲端計算信用，而更高級模型的訓練通常僅限於擁有大量 GPU 集群的最大科技公司。儘管在簡化 AI 模型的部署方式方面取得了一些進展（例如 HuggingFace 易於使用的 API），但對於許多企業而言，AI 培訓和開發仍然非常複雜。

FedML 聯合創始人兼 CTO何朝陽 表示：“我們允許人們在任何地方進行培訓和服務，從邊緣到雲端，實現低成本和去中心化的 AI 開發，讓每個人都可以訪問。” “我們致力於維護一個強大而充滿活力的 AI 研究人員開源社區，同時也推動對最佳和最定制化的大型 AI 模型的商業需求。”