Kann dltHub das Python-Bibliotheksproblem für KI lösen? Dig Ventures ist davon überzeugt

Python ist die bevorzugte Programmiersprache in der KI. Allerdings können die meisten Unternehmen ihre Python-Entwickler nicht in die bestehende Dateninfrastruktur integrieren. Das bedeutet, dass sie es nicht schaffen, die Vorteile der KI in der Organisation zu nutzen. Allerdings mangelt es an einer Open-Source-Python-Bibliothek für Entwickler, die auf KI-Workflows ausgerichtet ist.

dltHun (kurz für Data Load Tool), ein Berliner Startup, glaubt, die Lösung zu haben. Es baut genau die Open-Source-Python-Bibliothek auf, die angeblich für diese neue KI-Welle konzipiert ist.

Das Startup sagt, dass seine Bibliothek in bestehende Arbeitsabläufe integriert werden wird, einschließlich Python-Arbeitsabläufe, bei denen zuvor kein Datenladen stattgefunden hat, wie etwa ein Google Colab-Notizbuch, eine AWS Lambda-Funktion, ein Airflow DAG oder GPT-4-unterstützte Dokumente oder GPT-4-Entwicklungsspielplätze .

Das Startup hat nun 1,5 Millionen US-Dollar an Pre-Seed-Finanzierung von Dig Ventures eingesammelt, das von Ross Mason gegründet wurde, der das Mule-Projekt ins Leben gerufen und MuleSoft (MULE:NYSE) gegründet hat. Mit dabei sind KI- und Unternehmensgründer von Unternehmen wie Hugging Face, Instana, Miro und Matillion.

CEO Matthäus Krzykowski teilte mir per E-Mail mit: „Die meisten GPT-4-Apps, die in den Medien vorgestellt werden, sind Demoware. Benutzer, die sie ausprobieren, geben sie schnell auf. Andere KI-Tools, für die VCs in letzter Zeit viel Geld ausgegeben haben (Vektordatenbanken/Frameworks), stehen vor vielen ähnlichen Herausforderungen.“

Er sagt, dass dlt mittlerweile über eine wachsende Community von Python-Entwicklern verfügt und „in mehreren Scale-up-Technologieunternehmen in der Produktion eingesetzt wird“, darunter das in San Francisco ansässige Softwarebereitstellungsunternehmen Harness, über das wir zuvor berichtet haben.

In einer Erklärung sagte Alexander Butler, leitender Dateningenieur bei Harness: „Die Nutzung von DLT hat unsere Datenoperationen verändert. Es hat… das Tempo unseres DataOps-Teams beschleunigt: Wir verbringen weniger Zeit mit EL (Extrahieren und Laden) und mehr mit T, während wir unsere Extraktoren immer noch umfassend anpassen können, wenn sich die Geschäftsanforderungen ändern.“

Julien Chaumond, CTO/Mitbegründer von Hugging Face und Angel-Investor bei dltHub, fügte hinzu: „Die aktuelle Revolution des maschinellen Lernens wurde durch die kambrische Explosion von Python-Open-Source-Tools ermöglicht, die so zugänglich geworden sind, dass ein breites Spektrum von Praktikern sie nutzen kann.“ benutze sie. Als einfach zu verwendende Python-Bibliothek ist dlt das erste Tool, das diese neue Welle von Menschen nutzen kann.“

In Bezug auf potenzielle Konkurrenten gibt Krzykowski zu, dass das Startup „mit ETL-Unternehmen wie Meltano, Stitch Data, Airbyte und in geringerem Maße Fivetran konkurriert“.

Er sagt jedoch, dass „wir im Großen und Ganzen im Bereich von Data-Warehouse-Unternehmen wie Snowflake, Databricks und Microsoft Fabric tätig sind, die ebenfalls daran arbeiten wollen, KI in das Unternehmen zu bringen.“