海外New Things | Deepchecks完成1400万美元种子轮融资，用于验证机器学习模型
作者 ｜ 虞景霖
编辑 ｜ 杨逍
近日，36氪获悉，来自以色列的Deepchecks于2023年6月16日宣布获得1400万美元种子融资。本轮融资由Alpha Wave Ventures领投，Hetz Ventures和Grove Ventures参与投资。该笔资金为两笔资金的组合，即启动期的440万美元和2022年年底的950万美元。融资资金将用于持续测试ML模型。
Deepchecks是一家以色列的初创公司，此前已经推出了一个贯穿开发生产全流程的测试模型，并发布了开源版本，除该产品，公司的商业产品Deepchecks Hub已于2023年早些时候投入测试。
Deepchecks成立于2020年，创始人Philip Tannor和Shir Chorev均入选了福布斯“30 Under 30”榜单，他们曾在以色列军队从事机器学习工作，亲身体会并了解到需要不断测试人工智能系统才能保证其按照预期工作。Deepchecks就是一家提供此类服务的公司。目前Deepchecks约有 15 名员工，计划2023年将这一数字提高 25%～30%。
大模型发展越发迅速，但很难了解大模型内部的运转状态，大模型具有不可预控性，Deepchecks的价值在于，能保证所大模型所采用的数据没有偏见、误传、或损坏过的数据，它希望测试和验证模型的不同方面，如数据完整性等，来帮助大模型更好地运行，且更安全。
Deepchecks CTO Chorev表示，ML预计将快速增长——2030年市场规模或可达2259.1亿美元，但只有一半的ML模型成功投入了生产，且还经常受到时间或者预算限制，导致失败。这也说明了ML系统的成功离不开对数据模型可靠性和可预测性的持续检查验证——ML和IT团队需要监控模型性能以快速找到问题根源并快速解决。Deepchecks Hub的目标就是通过自动化测试，为组织提供解决方案，促进内部协作。
Deepchackes Hub包括四个主要功能：（1）可内化至团队工作流中。如用于记录生产数据的数据库和Blob Storage（云端文件系统），用于运维警告服务的PagerDuty、Slack或其他类似平台组织；（2）可根据数据需求灵活部署。包括完全可控的预置技术（On-Premises），便利性高的SaaS，或者带有专用资源的单租户模式（Single-Tenant SaaS）；（3）保证数据安全。Deepchecks Hub基于角色的访问控制系统（Role-Based Access Control，RBAC），能保证只有相应人员有权访问对应数据，单点登录功能（Single Sign-On，SSO）则使用户可以用一套登录凭证访问多项服务，这使得组织能够更便捷且更加安全地进行登录管理；（4）可拓展。Deepchecks Hub的开发目的使为了可靠地管理海量数据，可并行处理大量模型，即使数据处理量增加也能够良好运行。
根据公司报道，Deepchecks Hub的开源版本已被下载超过500000次，并已被包括AWS、Booking和Wix在内的知名公司以及金融、医疗保健等受到严格监管的行业所使用。
无论是技术还是思想引领角度，Deepchecks都可以被称之为在塑造人工智能的未来。公司以精益求精、自主、合作为组织文化，试图解决2-3年后可能出现的问题。
