The Challenge
Sweeeft.ai necesitaba diseñar una base nativo de la nube lista para IA, pero no contaba con experiencia interna en cloud. La empresa se topó con obstáculos importantes al migrar workloads de IA a Amazon SageMaker: los modelos fallaban durante el entrenamiento por incompatibilidades de versión entre SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch y Hugging Face Transformers.
The Solution
DoiT realizó una evaluación integral y recomendó un enfoque nativo de la nube sobre AWS. El equipo definió las combinaciones óptimas de versiones de Python, PyTorch y HuggingFace compatibles con AWS Deep Learning Containers. DoiT implementó políticas de auto-scaling en los endpoints de inferencia asíncrona de SageMaker y capacitó al equipo para que pudiera operar de forma autónoma.
Results
- Aceleración de 4.4x en el tiempo de entrenamiento de los workloads de IA
- Aumento del 62% en productividad gracias a una infraestructura optimizada
- Reducción de hasta un 60% en el tiempo de contratación para los equipos de RR. HH.
- Eliminación del consumo innecesario de recursos en periodos de inactividad con auto-scaling
Con el apoyo de DoiT, logramos migrar nuestros workloads de LLM a AWS usando SageMaker. En lugar de limitarse a trasladar la infraestructura existente, DoiT nos permitió adoptar una arquitectura cloud-forward, implementar rápidamente innovaciones de punta en IA generativa y ampliar nuestras capacidades. Esas innovaciones nos permiten ayudar a nuestros propios clientes y hacer que los equipos globales de RR. HH. reduzcan hasta un 60% sus tiempos de contratación.
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
Conoce a Sweeeft.ai
Sweeeft.ai es una startup pionera en tecnología para RR. HH. que aprovecha la inteligencia artificial para transformar la manera en que las organizaciones gestionan sus recursos humanos. La plataforma revoluciona las operaciones de RR. HH. al automatizar tareas críticas como el reclutamiento, la evaluación de talento y la capacitación. Apoyándose en tecnologías avanzadas como los modelos de lenguaje a gran escala y los algoritmos de análisis conductual, Sweeeft.ai agiliza el filtrado, matching y evaluación de candidatos. La compañía ofrece soluciones personalizables y escalables, con configuraciones flexibles que se ajustan a las necesidades particulares de cada organización.
El desafío
Sweeeft.ai enfrentó el reto de diseñar una base nativo de la nube lista para IA sin contar con suficiente experiencia interna en cloud. Tras elegir AWS para su stack de ML, la empresa se topó con obstáculos significativos al migrar workloads de IA a Amazon SageMaker. Los modelos fallaban durante el entrenamiento por incompatibilidades de versión entre SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch y Hugging Face Transformers. Esto ponía en riesgo los plazos y bloqueaba el despliegue de los modelos, por lo que se hizo evidente la necesidad de asesoría experta.
La solución
DoiT realizó una evaluación minuciosa de la arquitectura existente y recomendó un enfoque nativo de la nube sobre AWS. El equipo trabajó codo a codo con los Engineers de Sweeeft.ai para definir las combinaciones óptimas de versiones de Python, PyTorch y HuggingFace compatibles con AWS Deep Learning Containers. DoiT orientó las mejores prácticas para organizar el ciclo de vida de machine learning e implementó políticas de auto-scaling en los endpoints de inferencia asíncrona de SageMaker, optimizando costos sin sacrificar la escalabilidad.
Los resultados
Sweeeft.ai migró con éxito sus workloads de LLM a Amazon SageMaker, con una aceleración de 4.4x en el tiempo de entrenamiento y un aumento del 62% en productividad. Las soluciones impulsadas por IA hoy ayudan a los equipos de RR. HH. a reducir hasta un 60% sus tiempos de contratación. Con una base sólida sobre los servicios de IA de AWS, Sweeeft.ai está lista para escalar de forma eficiente en costos mientras consolida su liderazgo de mercado a través de la mejora continua y las mejores prácticas emergentes en IA responsable.
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What they say
Partnership with DoiT is extremely significant. We've been able to grow significantly over the last year, mostly because we could reinvest our resources in new technologies instead of new internal resources.
Jason Hartin, CTO
On integrating DataHub, the DoiT team was very hands-on to the point where DoiT support put together the first ingestion script and pipeline to unlock us.
Kyle Espinola, Head of Platform Engineering
“PerfectScale gives us the confidence to automate Kubernetes optimization while letting our engineers focus on building what matters.”
Josh Zarrabi, Infrastructure Engineer
“Without PerfectScale by DoiT, I don't know how we would do it. We'd have to have twice the number of people on my team to stay on top of it. With PerfectScale, we can focus on the more strategic issues.”
David Adkins, Director of Software and Platform Engineering
Connecting IBM and AWS privately was the piece we needed to get right, and we wanted to move faster on it than we could on our own. DoiT worked through the options with us, found the subnet overlap that was breaking the routing, and made it stable. That unblocked everything else.
DevOps Lead, Software Projects
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
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You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
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