ויליאם פלקון, מייסד ומנכ”ל של Lightning AI – סדרת ראיונות

Lightning AI היא היוצרת של PyTorch Lightning, פריימוורק שתוכנן לאימון ועדינות של מודלי AI, כמו גם Lightning AI Studio. PyTorch Lightning פותח במקור על ידי ויליאם פלקון ב-2015, בזמן שהיה באוניברסיטת קולומביה. הוא שוחרר כקוד פתוח ב-2019, במהלך הדוקטורט שלו ב-NYU ו-Facebook AI Research, בהדרכתם של Kyunghyun Cho ו-Yann LeCun. ב-2023, Lightning AI השיקה את Lightning AI Studio, פלטפורמת ענן המאפשרת קידוד, אימון ופריסה של מודלי AI ישירות מהדפדפן, ללא הגדרה נדרשת.

כיום, PyTorch Lightning עבר 130 מיליון הורדות, ו-AI Studio תומכת ביותר מ-150,000 משתמשים במאות חברות.

מה השרה אותך ליצור PyTorch Lightning, וכיצד זה הוביל להקמת Lightning AI?

כיוצר PyTorch Lightning, הייתי מעוניין לפתח פתרון שיפריד בין מדעי הנתונים להנדסה, ויעשה את פיתוח ה-AI יותר נגיש ויעיל. חזון זה צמח מניסיונותיי כסטודנט באוניברסיטת קולומביה, במהלך הדוקטורט שלי ב-NYU, ובעבודה ב-Facebook AI Research. PyTorch Lightning זכה במהרה לפופולריות בתחומי האקדמיה והתעשייה, מה שהוביל אותי להקים את Lightning AI (תחילה Grid.ai) ב-2019. מטרתנו הייתה ליצור “מערכת הפעלה לבינה מלאכותית” שתאחד את האקוסיסטם המפוצל של פיתוח AI. התפתחות זו מ-PyTorch Lightning ל-Lightning AI משקפת את התחייבותנו לפשט את כל מחזור החיים של AI, מפיתוח לייצור, ולאפשר לחוקרים ומהנדסים לבנות מערכות ML אנד-טו-אנד בימים ספורים, ולא במשך שנים. פלטפורמת Lightning AI היא תוצאתו של חזון זה, שמטרתו להפוך פיתוח AI לפשוט כמו נהיגה, ללא צורך בידע עמוק בטכנולוגיות המורכבות העומדות מאחור.

האם אתה יכול לשתף את הסיפור מאחורי המעבר מ-Grid.ai ל-Lightning AI, והחזון המניע את התפתחות הזו?

המעבר מ-Grid.ai ל-Lightning AI הונע על ידי ההבנה שאקוסיסטם הפיתוח של AI זקוק ליותר מאשר פתרון אימון מסוגל. השקנו במקור Grid.ai ב-2020 כדי להתמקד באימון מודלים בענן. אולם, ככל שהחברה גדלה ואנו האזנו למשוב של משתמשים, הבנו את הצורך בפלטפורמה יסודית ומקיפה שתוכל לטפל בטבע המפוצל והצורכת זמן של פיתוח AI. תובנה זו הובילה ליצירת Lightning AI, פתרון מאוחד שעובר מעבר לאימון וכולל שירות ורכיבים קריטיים אחרים במחזור החיים של AI. התפתחותנו משקפת חזון לפשט ולזרים את כל תהליך פיתוח AI, תוך הפחתת הזמן והמשאבים הדרושים ליוזמות ML, וכיבוד הקהילה הגדלה של מפתחים שבאו לסמוך על כלינו.

כיצד אתה מדמיין את עתיד פיתוח ה-AI, ומהו התפקיד ש-Lightning AI ממלאת בעיצוב עתיד זה?

אני מדמיין עתיד שבו פיתוח AI הוא דמוקרטי ונגיש לכולם, לא רק לחברות טכנולוגיה גדולות או חוקרים מומחים. ב-Lightning AI, אנו עובדים לעצב עתיד זה על ידי יצירת פלטפורמה מאוחדת שמפשטת את כל מחזור החיים של AI. מטרתנו היא להפוך בניית אפליקציות AI לפשוט כמו בניית אתר, בלי צורך בידע הנדסי נרחב או תשתיות יקרות. אנו מאמינים שבכך שאנו מספקים כלים שמטפלים במורכבויות של פיתוח AI – מהכנת נתונים ואימון מודלים ועד לפריסה – אנו יכולים לשחרר גל חדש של חדשנות. Lightning AI מטרתה להיות הזרז לשינוי הזה, ולאפשר ליחידים וארגונים מכל הגדלים להביא את רעיונות ה-AI שלהם לחיים במהירות וביעילות. בסופו של דבר, אנו רואים עתיד שבו AI הופך לכלי שימושי לפתרון בעיות בכל התעשיות, ו-Lightning AI נמצאת בחזית ההפיכת חזון זה למציאות.

עם PyTorch Lightning, התכוונת להפחית קוד בולרפלייט במחקר AI. כיצד אתה מאזן בין פשטות לגמישות שחוקרים מתקדמים דורשים?

גישתנו עם PyTorch Lightning היא למצוא איזון עדין בין פשטות לגמישות. תכננו את הפריימוורק כדי לבטל קוד בולרפלייט ולסטנדרטיזציה של תכונות טובות, מה שמאיץ משמעותית את הפיתוח ומפחית טעויות. אולם, אנו מודעים היטב לכך שחוקרים מתקדמים זקוקים ליכולת לאפיין ולהרחיב פונקציונליות. לכן, בנינו את Lightning עם ארכיטקטורה מודולרית שמאפשרת לחוקרים לבטל התנהגויות ברירת מחדל בקלות כאשר נדרש. אנו מספקים הפשטות ברמה גבוהה למשימות נפוצות, אך גם מציעים API ברמה נמוכה יותר שנותנים שליטה מלאה על תהליך האימון. פילוסופיית עיצוב זו משמעותה שמתחילים יכולים להתחיל במהירות עם הגדרות ברירת מחדל, בעוד חוקרים מנוסים יכולים לחדור עמוק וליישם לוגיקה מורכבת ומותאמת. בסופו של דבר, מטרתנו היא להסיר את היבטים המשעממים של פיתוח AI, בלי להטיל מגבלות על היצירתיות או החדשנות.

מהן ההתפתחויות הטכנולוגיות המשמעותיות ביותר שאתה רואה באופק בפיתוח AI במהלך השנים הקרובות, וכיצד Lightning AI מתכוננת אליהן?

בשנים הקרובות, אני מצפה להתפתחויות משמעותיות ב-AI שישנו את האופן שבו אנו מפתחים ומפריסים מודלים. סביר להניח שנראה שיטות אימון יותר יעילות, טכניקות דחיסת מודלים משופרות, ופריצות דרך בלמידה רב-מודאלית. Edge AI ולמידה פדרטיבית יהיו חשובים יותר ככל שנדחף לפתרונות יותר פרטיים וחסכוניים במשאבים. ב-Lightning AI, אנו מתכוננים לשינויים האלה על ידי בניית פלטפורמה גמישה ומסוגלת שתוכל להסתגל לטכנולוגיות חדשות. אנו מתמקדים בהפוך את כלינו תואמים למגוון רחב של מאיצי חומרה, כולל שבבים מיוחדים ל-AI, כדי לתמוך בסביבות חישוב מגוונות. אנו גם משקיעים במחקר ופיתוח כדי לשלב אלגוריתמים ומתודולוגיות חדשות ככל שהן מופיעות. מטרתנו היא ליצור אקוסיסטם שלא רק יעמוד בקצב התפתחויות אלה, אלא גם יסייע בדמוקרטיזציה של הגישה אליהן, ויאפשר לחוקרים ומפתחים בכל הרמות ליהנות מיכולות AI מתקדמות, ולא רק אלו בחברות טכנולוגיה גדולות.

רקעך כולל אקדמיה, שירות צבאי, ויזמות. כיצד ניסיונות אלה השפיעו על גישתך להובלת חברת AI?

זמני ביחידות מיוחדות לימד אותי לנווט באי-ודאות, לקבל החלטות עם מידע מוגבל, ולשמור על מורל הצוות במצבים קשים – מיומנויות שמתרגמות היטב לסביבת הסטארט-אפ הבלתי צפויה. ניסיוני האקדמי רושם בי הערכה עמוקה למחקר וחדשנות. היזמות לימדה אותי לזהות צרכים בשוק ולתרגם רעיונות חדשניים לפתרונות מעשיים. כמהגר וניצב צבאי, פיתחתי פרספקטיבה גלובלית שמשפיעה על תהליכי הגיוס ב-Lightning AI, שבהם אנו מעדיפים גיוון ומניחים לצד התרבות ה”טק-ברו” הטיפוסית.

אני מאמין ששילוב ניסיונות אלה מאפשר לי להוביל את החברה ולגשת לפיתוח AI במבט הוליסטי, מאזן בין חדשנות טכנולוגית להיבטים אתיים והשפעה חברתית. אין זה רק עניין של בניית AI מתקדם; המטרה היא ליצור טכנולוגיה שתועיל לחברה, תוך יצירת סביבת עבודה כוללת שבה כישרונות מגוונים יכולים לפרוח.

AI הוא בעל פוטנציאל משמעותי להשפעה חברתית, שאותה אתה הביע עניין. כיצד Lightning AI תום להשתמש ב-AI לטובת החברה, ומהם דוגמאות לכך?

ב-Lightning AI, אנו מחויבים עמוקות להשתמש ב-AI לטובת החברה, ואנו מאמינים שקוד פתוח הוא המפתח להשגת מטרה זו. על ידי הפוך AI לנגיש ושקוף, אנו דמוקרטיזים את הטכנולוגיה ומוודים שהיא לא רק בידיים של מספר חברות גדולות. גישתנו הפתוחה מאפשרת לחוקרים, מפתחים וארגונים ברחבי העולם לבנות, לשפר ולהשתמש במודלי AI, וכך לקדם חדשנות ושיתוף פעולה. שקיפות זו היא קריטית לטיפול בדאגות אתיות והטיות ב-AI, שכן היא מאפשרת ביקורת של המערכים והאלגוריתמים המשמשים.

ראינו את הטכנולוגיה שלנו מיושמת בתחומים שונים להשפעה חברתית, מפרויקטים בריאותיים המשתמשים ב-AI לגילוי מוקדם של מחלות, ועד ליוזמות סביבתיות המנצלות מידע מלמד לחקר שינויי אקלים. על ידי הספקת כלים שמפשטים את פיתוח AI, אנו מאפשרים ליותר אנשים ליצור פתרונות לבעיות חברתיות דחופות. בנוסף, התחייבותנו לגיוון בגיוס מבטיחה שאנו מביאים פרספקטיבות מגוונות לשולחן, החיוניות לפיתוח AI שמשרתת את כלל החברה, ולא רק מקטעים נבחרים. בסופו של דבר, אנו רואים ב-Lightning AI זרז לשינוי חיובי, המעצים קהילה גלובלית לנצל AI לטובת הכלל.

תודה על הראיון הנפלא, קוראים שרוצים ללמוד יותר צריכים לבקר בLightning AI או לבקר באתר של ויליאם פלקון.