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Sweeeft.ai entraîne ses modèles d'IA 4,4 fois plus vite
DoiT a repensé son architecture AWS SageMaker et affiné ses endpoints d'inférence auto-scalables pour des workloads d'IA évolutifs et maîtrisés côté coûts.
The Challenge
Sweeeft.ai devait poser des fondations cloud-native prêtes pour l'IA, sans disposer en interne de l'expertise cloud nécessaire. L'entreprise s'est heurtée à de sérieux obstacles lors de la migration de ses workloads d'IA vers Amazon SageMaker : les modèles échouaient à l'entraînement en raison d'incompatibilités de versions entre les SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch et Hugging Face Transformers.
The Solution
DoiT a mené une évaluation complète et préconisé une approche cloud-native sur AWS. L'équipe a identifié les combinaisons optimales de versions Python, PyTorch et HuggingFace compatibles avec les AWS Deep Learning Containers. DoiT a déployé des politiques d'auto-scaling sur les endpoints d'inférence asynchrones SageMaker et formé les équipes pour les rendre autonomes.
Results
- Temps d'entraînement des workloads d'IA accéléré d'un facteur 4,4
- Productivité en hausse de 62 % grâce à une infrastructure optimisée
- Temps de recrutement réduit jusqu'à 60 % pour les équipes RH
- Consommation de ressources superflue éliminée en période d'inactivité grâce à l'auto-scaling
Grâce à l'accompagnement de DoiT, nous avons migré nos workloads LLM vers AWS via SageMaker. Plutôt que de transposer simplement notre infrastructure existante, DoiT a permis à Sweeeft.ai d'adopter une architecture résolument cloud, de déployer rapidement des innovations d'IA générative de pointe et d'élargir nos capacités. Ces innovations nous aident à mieux servir nos propres clients : les équipes RH du monde entier peuvent désormais réduire leur temps de recrutement jusqu'à 60 %.
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
À propos de Sweeeft.ai
Sweeeft.ai est une startup pionnière de la HR tech qui exploite l'intelligence artificielle pour transformer la gestion des ressources humaines. La plateforme réinvente les opérations RH en automatisant des tâches clés comme le recrutement, l'évaluation des talents et la formation. En s'appuyant sur des technologies avancées telles que les grands modèles de langage et les algorithmes d'analyse comportementale, Sweeeft.ai fluidifie le tri, le matching et l'évaluation des candidats. L'entreprise propose des solutions personnalisables et évolutives, avec des configurations flexibles adaptées aux besoins propres à chaque organisation.
Le défi
Sweeeft.ai devait bâtir des fondations cloud-native prêtes pour l'IA, sans disposer en interne d'une expertise cloud suffisante. Après avoir retenu AWS pour sa stack ML, l'entreprise s'est heurtée à d'importants obstacles lors de la migration de ses workloads d'IA vers Amazon SageMaker. Les modèles échouaient à l'entraînement en raison d'incompatibilités de versions entre les SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch et Hugging Face Transformers. Une situation qui menaçait les délais et bloquait le déploiement des modèles, d'où la nécessité d'un accompagnement expert.
La solution
DoiT a mené une évaluation minutieuse de l'architecture existante et préconisé une approche cloud-native sur AWS. L'équipe a travaillé main dans la main avec les Engineers de Sweeeft.ai pour identifier les combinaisons optimales de versions Python, PyTorch et HuggingFace compatibles avec les AWS Deep Learning Containers. DoiT a partagé les bonnes pratiques d'organisation du cycle de vie machine learning et déployé des politiques d'auto-scaling sur les endpoints d'inférence asynchrones SageMaker, pour optimiser les coûts tout en assurant une scalabilité rapide.
Les résultats
Sweeeft.ai a migré avec succès ses workloads LLM vers Amazon SageMaker, multipliant par 4,4 la vitesse d'entraînement et gagnant 62 % de productivité. Les solutions d'IA permettent désormais aux équipes RH de réduire jusqu'à 60 % leur temps de recrutement. Forte de fondations solides sur les services d'IA d'AWS, Sweeeft.ai est armée pour passer à l'échelle de façon rentable et viser le leadership de son marché, portée par une amélioration continue et l'adoption des meilleures pratiques d'IA responsable.
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What they say
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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.
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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.
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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.
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