ナイレッシュは、開発者がカスタムおよびオープンソースのモデルを低いコールドスタートと効率的なオートスケーリングでデプロイできるように名付けられた、ゼロから構築された状態を持つサーバーレスプラットフォームであるInferlessのエンジニアリングをリードしています。彼は何百もの企業がクラウドインフラストラクチャを最適化する手助けをしてきました；アマゾン在籍中に機械学習に基づく広告自動化プラットフォームを開発しました；そして、アプリケーションのコンテナ化の使用に関する特許と、コード解析に関するいくつかの特許を発表しています。
ナイレッシュの専門知識は、機械学習インフラストラクチャ、Kubernetes、エンジニアリング、AIインフラストラクチャ、AIモデルのデプロイメントおよび可観測性、AIエージェントのデプロイメントにあります。彼はデリー工科大学でコンピュータソフトウェア工学の学士号を取得しています。
On this episode, Dr. Darren engages in a stimulating conversation with Nilesh Agarwar, co-founder and CTO of InfraLess. Nilesh explores the evolution of AI and the crucial role of data management in the current landscape. He highlights the challenges organizations face in terms of data security, efficiency, and the need for innovative data architectures. The discussion also delves into the significance of edge computing, the potential of hybrid AI models, and the emergence of specialized hardware to meet the evolving demands of AI applications. Nilesh emphasizes the importance of integrating AI into data pipelines to improve data access and security, while addressing the complexities of managing multiple models and ensuring the efficient use of compute resources. ## Takeaways * AI has shifted the focus from compute to data management. * Data efficiency is crucial for effective model training. * Organizations are increasingly concerned about data security. * Data warehouses are often inadequate for modern data needs. * New architectures, such as vector databases, are emerging. * AI can enhance data access through natural language queries. * Hybrid models will dominate the future of AI.. * Edge computing is essential for real-time applications. * Specialized hardware will become more prevalent in AI. * Data cleaning is crucial to prevent the leakage of PII.