Verta使用一个集成平台来帮助公司跟踪所创建的数千种机器学习模型。
该平台还可以加速将模型部署到生产中，确保模型的结果基于最新的可用数据。
银行，保险公司和金融服务行业中的其他公司在使机器学习模型脱离开发和投入生产方面遇到了障碍。
当今所有数据密集型公司都是如此。
尽管增加了数据科学团队并投资了最新的机器学习工具，但许多人仍在努力保持模型的有条理并将其从开发转移到生产。
Verta是一家初创公司，致力于解决管理机器学习模型版本并提供将其投入生产的平台的复杂问题。
Verta由麻省理工学院毕业生ManasiVartak博士创立。
他领导了MITCSAIL的一组研究生和本科生来构建ModelDB。
根据他们的工作，Verta定义了第一个用于管理机器的开源系统学习模型。
她的论文“用于模型管理和模型诊断的基础结构”获得了广泛认可。
提出的ModelDB，它可以跟踪基于ML的工作流的来源和性能。
今年8月，Verta获得了由Intel Capital和General Catalyst牵头的1000万美元的A轮融资，后者也牵头了其170万美元的种子轮融资。
Verta的主要投资者之一是SweatEquity Ventures（SEV）。
该公司是独特的价值加速器，它可以提供深入的专业知识和时间来交换初创公司的股权。
丹·波蒂略（Dan Portillo）于2019年创立了SEV，他之前来自Greylock。
SEV已投资了20多家投资组合公司，这些公司今年已筹集了超过7亿美元的后续投资。
与SEV的合作加速了Verta在10月份成功启动其MLOps平台，实现了其多元化的招聘目标，并实现了雄心勃勃的MLOps平台和工具集成目标。
Dan Portillo补充说，随着Verta的扩张，他的公司还将提供销售和招聘帮助。
丹说：“我们建立SEV的愿景和假设是围绕公司的哪些要素可以进行编纂和复制，以增加我们的投资创始人的价值”。
“我们可以帮助我们量身定制实用的方法，以帮助更多的技术创始人制定其上市策略，从而更轻松地将其从想法转变为公司”。
