Nilesh leitet das Ingenieurwesen für Inferless, eine zustandsbehaftete serverlose Plattform, die von Grund auf neu entwickelt wurde, um Entwicklern zu helfen, benutzerdefinierte und Open-Source-Modelle mit niedrigen Kaltstarts und effizientem Auto-Scaling bereitzustellen. Er hat hunderten von Unternehmen geholfen, ihre Cloud-Infrastruktur zu optimieren; entwickelte eine auf maschinellem Lernen basierende Anzeigenautomatisierungsplattform während seiner Zeit bei Amazon; und hat ein Patent zur Containerisierung von Anwendungen sowie mehrere andere im Bereich Code-Analyse veröffentlicht.
Nileshs Fachwissen liegt in der Infrastruktur für maschinelles Lernen, Kubernetes, Ingenieurwesen, AI-Infrastruktur, dem Einsatz von AI-Modellen sowie der Beobachtbarkeit und dem Einsatz von AI-Agenten. Er besitzt einen Bachelor of Technology in Computer Software Engineering vom Delhi College of Engineering.
In dieser Episode führt Dr. Darren ein anregendes Gespräch mit Nilesh Agarwar, Mitgründer und CTO von InfraLess. Nilesh untersucht die Entwicklung der KI und die entscheidende Rolle des Datenmanagements in der heutigen Landschaft. Er hebt die Herausforderungen hervor, denen Organisationen in Bezug auf Datensicherheit, Effizienz und die Notwendigkeit innovativer Datenarchitekturen gegenüberstehen. Die Diskussion behandelt auch die Bedeutung von Edge Computing, das Potenzial hybrider KI-Modelle und das Aufkommen spezialisierter Hardware, um den sich entwickelnden Anforderungen von KI-Anwendungen gerecht zu werden. Nilesh betont die Wichtigkeit, KI in Datenpipelines zu integrieren, um den Datenzugang und die Sicherheit zu verbessern, während die Komplexität der Verwaltung mehrerer Modelle und die effiziente Nutzung von Rechenressourcen angesprochen wird. ## Erkenntnisse * KI hat den Fokus von der Verarbeitung hin zum Datenmanagement verlagert. * Dateneffizienz ist entscheidend für das effektive Training von Modellen. * Organisationen sind zunehmend besorgt über die Datensicherheit. * Datenlager sind oft unzureichend für moderne Datenbedürfnisse. * Neue Architekturen, wie Vektordatenbanken, entstehen. * KI kann den Datenzugang durch natürliche Sprachabfragen verbessern. * Hybride Modelle werden die Zukunft der KI dominieren. * Edge Computing ist entscheidend für Echtzeitanwendungen. * Spezialisierte Hardware wird in der KI zunehmend verbreitet sein. * Datenbereinigung ist entscheidend, um das Leck von personenbezogenen Daten zu verhindern.