Streamlit为简化人工智能应用开发的框架筹集了2100万美元

人工智能和机器学习框架开发商Streamlit今天宣布在由Gradient Ventures(谷歌专注于AI的投资部门)和GGV Capital共同领导的一轮融资中筹集了2100万美元。该公司预计将大部分收益用于扩展和产品开发，并为启动面向企业的Streamlit for Teams产品发布奠定基础。

将机器学习项目投入生产通常需要将内部工具结合在一起。这些工具可能难以部署，需要对客户端-服务器体系结构进行推理，并且不能与现有结构和平台很好地集成。而且，他们需要对后端进行频繁的维护，而有时专用团队有时会不堪重负。

受此启发，卡内基·梅隆，伯克利，Alphabet's X和Zoox的资深人士Adrien Treuille于2018年与前X工程师，产品经理Amanda Kelly和Thiago Teixeira(也是Google的环聊聊天的先锋)共同创立了Streamlit。来自Uber，Twitter，Stitch Fix和Dropbox的团队与他们一起工作了一年，以开放源代码开发和启动Streamlit平台的前几个版本。

在Streamlit中，应用程序是从上到下运行的本地或服务器端Python脚本。给每个变量分配了给定窗口小部件状态的最新值，并且Streamlit保留了充当持久数据存储区的缓存原语，从而允许应用程序安全地重用信息。由于这些应用程序是纯Python文件，因此可以与第三方编辑器和调试器一起使用，并且可以与Git和其他源代码控制软件(包括提交，拉取请求，问题和注释)进行无缝连接。

在其他地方，Streamlit提供了实时编码环境，可反映开发人员何时对源代码文件进行更改。它仅重新计算获得正确答案所需的管道子集，从而可以直接访问机器级别的原语，例如Google的TensorFlow和Facebook的PyTorch。截至2月，Streamlit拥有用于自定义应用程序视觉元素的布局原语，以及扩展了平台在浏览器中功能的组件系统。

Streamlit和Teamlit一样，都是免费使用的免费单击解决方案，适用于具有内置企业功能(如身份验证，日志记录和自动缩放)的应用程序的一键式部署解决方案。Streamlit for Teams提供了beta版，并且计划最终开始向企业客户收取访问费用。

到目前为止，Streamlit表示，一些世界上最大的公司已在该平台上构建了200,000多个应用程序。例如，Delta Dental的一位数据科学家开发了一款基于AI的应用程序，可以分析呼叫中心的流量。内部启动大约需要三个月的时间，远远少于Delta Dental预计的年份。

对Streamlit的最新投资是在2019年10月进行了600万美元的种子轮融资之后，这家总部位于旧金山的初创公司的总融资额达到了2500万美元。该公司拥有12名员工，并计划到2021年雇用18名员工。

Treuille告诉VentureBeat：“自从我们去年10月启动以来，观看Streamlit生态系统的增长令人兴奋，”。“从软件工程师到销售人员再到高管的每个人都可以与数据科学家一起构建应用程序，模型和可视化。我们很高兴能够使用这笔新资金，使Streamlit成为我们社区更强大的开发工具。”