VESSL AI 获 1200 万美元投资，助企业大幅削减 GPU 成本，降幅高达 80%

机器学习领域的创新企业正在积极采用MLOps解决方案，以应对在开发、部署和维护人工智能模型时遇到的复杂挑战。这些解决方案旨在简化从数据准备到模型监控的整个流程。例如，InfuseAIComet以及Azure和AWS等平台，都提供VESSL AI这样的工具来优化GPU资源的使用，从而加速模型的训练过程。

据了解，VESSL AI已成功支持超过1200个大型项目，助力企业高效地进行大规模机器学习，包括训练大型语言模型（LLMs）和开发AI应用。目前，已有50多家企业客户采用了VESSL AI的解决方案，其中包括领先的国防公司LIG Nex1以及移动出行公司TMAP Mobility等。这些客户通过VESSL AI能够更便捷地构建并扩展其AI应用。

VESSL AI的创始团队由Jaeman Kuss An、Jihwan Jay Chun、Intae Ryoo和Yongseon Sean Lee组成。他们曾参与PUBG等知名游戏的开发，以及多个AI项目的构建。An指出，当前企业在采用机器学习时面临着诸多挑战，包括如何高效利用昂贵的GPU资源，以及如何优化团队的协作流程，而VESSL AI正是为了解决这些问题而生。

VESSL AI的MLOps平台提供了一系列功能，旨在帮助企业更有效地利用GPU资源，并将其用于AI模型的训练，从而显著提升GPU的利用率。通过减少资源浪费，企业可以更加专注于AI应用的创新、迭代和扩展。An强调，通过自动化和优化资源分配，他们能够帮助企业更高效地进行机器学习。

VESSL提供了一整套互补的工具，包括：VESSL Run（用于优化AI模型训练）、VESSL Serve（用于简化模型部署）、VESSL Pipelines（用于编排复杂的AI工作流）以及VESSL Cluster（用于高效管理GPU资源）。借助这些工具，VESSL AI的客户已经成功运行了超过1680个项目，并且客户在韩国企业中持续增长，目前已覆盖35家企业。

核心亮点：

✨ VESSL AI已支持超过1200个大型AI项目，专注于优化GPU资源使用。

💡 超过50家企业客户，包括LIG Nex1等，正在使用其解决方案。

🚀 平台能够提升GPU利用率至80%，助力企业实现高效的机器学习。