TechCrunch→ оригинал

SGLang отделился в RadixArk с оценкой $400 млн

SGLang, начавшийся как open-source проект в UC Berkeley, отделился в RadixArk при поддержке Accel, получив оценку в $400 миллионов долларов. Это произошло на фоне взрывного роста рынка инференса.

AI-обработка оригинала TechCrunch; редакция Hamidun News
SGLang отделился в RadixArk с оценкой $400 млн
Источник: TechCrunch. Коллаж: Hamidun News.
◐ Слушать статью3 мин
0:00
—:—

SGLang — open-source проект, изначально созданный в исследовательской лаборатории профессора Иона Стойки в Калифорнийском университете в Беркли, — стал самостоятельной компанией RadixArk с оценкой в 400 миллионов долларов. Компания привлекла капитал от инвестиционного фонда Accel. Об этом сообщил TechCrunch.

Что такое SGLang

SGLang — open-source проект, нацеленный на разработку и развёртывание приложений машинного обучения. Проект помогает управлять процессом инференса — этапом, на котором обученная модель используется для получения предсказаний на новых данных.

Поддержка фреймворков и платформ

SGLang позволяет работать с разными фреймворками машинного обучения, включая TensorFlow и PyTorch. Проект поддерживает адаптацию процесса инференса под разные аппаратные платформы: CPU, GPU и специализированные AI-ускорители.

Финансирование и оценка

RadixArk — компания, выросшая из проекта SGLang, — привлекла капитал от инвестиционного фонда Accel. Оценка компании составила 400 миллионов долларов.

Где зародился проект SGLang?

Проект SGLang зародился как open-source исследовательский проект в лаборатории профессора Иона Стойки в Калифорнийском университете в Беркли.

Во что превратился SGLang?

SGLang превратился в самостоятельную компанию RadixArk с оценкой в 400 миллионов долларов.

Кто инвестировал в RadixArk?

В RadixArk вложил капитал инвестиционный фонд Accel.

ЖХ
Hamidun News
AI‑новости без шума. Ежедневный редакторский отбор из 50+ источников. Продукт Жемала Хамидуна, Head of AI в Alpina Digital.

Хотите не читать про ИИ, а внедрить его?

«AI News» — это полезные новости из мира ИИ. Системно научиться работать с нейросетями и применять их в работе — в Hamidun Academy.

Что вы думаете?
Загружаем комментарии…