Verta使用集成平臺幫助企業跟蹤正在創建的數千種機器學習模型，該平臺還可以加速將模型部署到生產中，確保模型的結果基于最新的可用數據。

銀行，保險公司和金融服務行業中的其他公司在使機器學習模型脫離開發并投入生產時遇到障礙。對于當今所有數據密集型企業而言，情況都是如此。盡管增加了他們的數據科學團隊并投資了最新的機器學習工具，但許多人仍在努力使模型井井有條，并將其從開發中轉入生產。

Verta是一家初創公司，致力于解決管理機器學習模型版本并提供平臺以將其投入生產的復雜問題。Verta由麻省理工學院的畢業生Manasi Vartak博士創建，他帶領MIT CSAIL的一個研究生和本科生團隊構建了ModelDB，Verta基于他們的工作定義了第一個用于管理機器的開源系統學習模型。她的論文“用于模型管理和模型診斷的基礎結構”提出了ModelDB，該系統可跟蹤基于ML的工作流的來源和性能。今年8月，Verta收到了由Intel Capital和General Catalyst牽頭的1000萬美元的A輪融資，后者還領導了其170萬美元的種子輪融資。

Verta的主要投資者之一是Sweat Equity Ventures（SEV）。該公司作為價值加速器而與眾不同，它可以提供深入的專業知識和時間，以換取創業公司的股權。丹·波蒂略（Dan Portillo）于2019年創立了SEV，他以前來自Greylock。SEV已經投資了20多家投資組合公司，這些公司今年共籌集了超過7億美元的后續投資。

與SEV的合作加速了Verta于10月份成功推出其MLOps平臺，實現其多元化招聘目標并實現雄心勃勃的MLOps平臺和工具集成目標的過程。Dan Portillo補充說，隨著Verta的擴展，他的公司還將提供銷售和招聘幫助。丹說：“我們建立SEV的愿景和假設是圍繞公司建設的哪些要素可以進行編纂和復制，以與我們投資的創始人一起提高價值。”“我們能夠幫助我們量身定制實踐方法，以幫助更多的技術創始人制定其上市戰略，從而更容易將其從想法轉變為公司。”

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