Появился новый опенсорсный ML-фреймфорк Streamlit для разработки приложений

Новый стартап Streamlit, основанный выходцами из GoogleX и Zoox, запустил гибкий опенсорсный инструмент, который упрощает разработчикам машинного обучения создание кастомных приложений для взаимодействия с данными в моделях, пишет TechCrunch.

Будучи сами разработчиками машинного обучения, сооснователи Streamlit не понаслышке знакомы со сферой и проблемами своих коллег. Поэтому они ставили целью создать не универсальный инструмент, а достаточно гибкое решение, удовлетворяющее различные потребности исследователей в зависимости от специфики данных, с которыми они работают.

«Уникальность Streamlit в том, что в отличие от большинства компаний, которые пытаются систематизировать ту или иную часть рабочего процесса, мы даём ML-инженерам что-то вроде конструктора Lego, из которого можно создать что угодно», — поясняет сооснователь Streamlit Эдриэн Трель.

По его словам, всего за несколько строк кода ML-разработчик cможет начать создавать инструменты для понимания данных и взаимодействовать с ними любым необходимым образом исходя из их особенностей и «за полдня выполнить проект, который бы потребовал 4 недели и 15 тысяч строк кода».

Streamlit помогает строить инструменты для понимания огромных объёмов данных быстрее и с помощью привычных средств программирования. По мнению команды, инструментарий может кардинально изменить подход инженеров машинного обучения к работе с данными в моделях.

Стартап получил $6 млн посевных инвестиций, раунд возглавили Gradient Ventures при участии Bloomberg Beta, основатели #Angels, Color Genomics и Docker, а также партнёр Y Combinator Дэниэл Гросс.

Исходный код Streamlit доступен на GitHub.