Équipement de pipeline de données d’apprentissage automatique Fichiers Splice Machine pour l’insolvabilité

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  • La société californienne de pipeline de données ML Splice Machine a entamé une procédure d’insolvabilité, selon un communiqué publié sur son site Internet.

    La startup – qui comptait la banque Wells Fargo, le détaillant Kroger et la société de réseaux optiques Infinera parmi ses clients – s’est spécialisée dans la création d’une base de données pour l’ingénierie des fonctionnalités qui, espérait-elle, faciliterait les pipelines de données d’apprentissage automatique.

    Basée sur Jupyter Notebooks, la suite de produits comportait une source de données Spark native, une version « améliorée » de MLflow et sa propre base de données relationnelle. Il a déclaré que sa technologie améliorerait l’efficacité des cycles de vie de l’apprentissage automatique.

    Le QG de la tenue est à quelques pâtés de maisons du pont Oakland Bay de San Francisco

    Mais un avis sur son site Web daté du 28 juillet indiquait que Splice Machine avait engagé une procédure d’insolvabilité en vertu de la loi de l’État de Californie. « Splice n’exploite pas actuellement la plate-forme de technologie et de services. [Limited liability company] est en train de vendre les actifs liés à Splice », indique-t-il.

    D’autres documents sont disponibles ici.

    Pas plus tard qu’en mai, la société lançait de nouveaux produits. Il a déclaré que Livewire Pulsar, une plate-forme d’IA opérationnelle open source pour l’IoT, avait été mise à niveau vers une architecture Kubernetes, afin de réduire les coûts, ainsi que d’ajouter de nouvelles fonctionnalités d’IA pour une productivité accrue.

    La nouvelle édition permet à Apache Spark d’augmenter ou de réduire selon les besoins avec de nouveaux paramètres min/max pour les exécuteurs dans les opérations de base de données de traitement analytique en ligne (OLAP) et les blocs-notes pour ML, a-t-il déclaré.

    En janvier, il a lancé le Splice Machine Feature Store pour “aider davantage d’entreprises à opérationnaliser l’apprentissage automatique en réduisant la complexité de l’ingénierie des fonctionnalités”.

    Selon Crunchbase, la société a levé un total de 47,5 millions de dollars de financement sur cinq tours, dont un tour de 9 millions de dollars en 2016. Son dernier financement a été levé début 2019 dans le cadre d’un tour de série B.

    La société a été contactée pour de plus amples commentaires. ®

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