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mscope taglia i costi del ML e accelera gli insight di investimento

DoiT ha riprogettato lo stack AWS di mscope con SageMaker, Step Functions e Bedrock per il fine-tuning di LLM su dati multilingua, abilitando una classificazione aziendale più intelligente.

The Challenge

In quanto startup in fase iniziale, mscope non disponeva di competenze interne di machine learning e doveva costruire da zero l'infrastruttura per addestrare e mettere in produzione i propri modelli. Serviva una soluzione per generare testo in inglese a partire da dati multilingua raccolti dal web tramite LLM, oltre a un sistema di classificazione multilivello in grado di categorizzare le aziende in base al ruolo nella supply chain e alle caratteristiche dei prodotti.

The Solution

DoiT ha fornito una consulenza completa sul machine learning, che ha incluso la pianificazione dei costi AWS, la progettazione dell'architettura per il fine-tuning di modelli transformer come Mistral 7B con il framework HuggingFace e l'ottimizzazione dei workflow. DoiT ha consigliato di sostituire i costosi cluster EMR con SageMaker batch transform orchestrato tramite Step Functions, ottenendo inoltre l'accesso anticipato ad Amazon Bedrock per una sperimentazione con LLM economicamente sostenibile.

Results

Preprocessing più efficace dei dati multilingua raccolti dal web, con un netto incremento delle prestazioni dell'algoritmo di classificazione
Tempi di elaborazione ottimizzati e costi ridotti grazie agli interventi sull'architettura
Insight di maggior valore dai dati multilingua, a supporto di decisioni di investimento più informate

Siamo grati a DoiT per lo straordinario supporto ricevuto. Come startup in fase iniziale alle prese con sfide complesse legate a nuove tecniche di machine learning, l'expertise di DoiT è stata determinante. Dalla pianificazione dei costi dei servizi AWS alla progettazione di una soluzione su misura, la loro guida ci ha permesso di sfruttare al meglio tecnologie avanzate. La soluzione di DoiT ha prodotto risultati concreti: oggi utilizziamo i dati di web scraping in modo molto più efficiente, ne ricaviamo insight più approfonditi e abbiamo migliorato il nostro algoritmo di classificazione.
Marion Roussel, VP Data di mscope

Chi è mscope

mscope.tech è una startup dinamica in fase iniziale, dedicata a massimizzare il potenziale dei dati per supportare decisioni di investimento informate. Con una visione chiara, il suo obiettivo principale è portare alla luce il valore nascosto in grandi quantità di informazioni. Facendo leva su tecnologie all'avanguardia come machine learning e AI, mscope punta a rivoluzionare l'analisi dei dati, sviluppando metodologie innovative per sintetizzare documenti ed estrarre caratteristiche chiave dai dati raccolti dal web.

La sfida

In quanto startup in fase iniziale, mscope si è trovata di fronte a diverse sfide, dovute soprattutto alla mancanza di competenze interne in machine learning. Era necessario capire come costruire l'infrastruttura e i workflow per addestrare e portare in produzione i modelli sui propri dati. mscope doveva generare testo in una lingua comune (l'inglese) a partire da dati multilingua raccolti dal web tramite large language model (LLM). Serviva inoltre un sistema di classificazione multilivello sofisticato per etichettare le aziende in base al loro ruolo nella supply chain e alla natura dei loro prodotti.

La soluzione

mscope si è affidata ai servizi di consulenza di DoiT per affrontare le proprie esigenze di machine learning. DoiT ha supportato mscope nella pianificazione e nella stima dei costi dei servizi AWS necessari, progettando una soluzione per il fine-tuning di modelli basati su transformer come Mistral 7B, con il framework HuggingFace. DoiT ha consigliato a mscope di adottare SageMaker batch transform per eseguire i diversi passaggi e invocare il modello SageMaker in modo asincrono, il tutto orchestrato con Step Functions. Grazie al rapporto consolidato con AWS, DoiT ha inoltre ottenuto per conto di mscope l'accesso anticipato ad Amazon Bedrock.

I risultati

La soluzione di DoiT ha avuto un impatto profondo su mscope, con risultati significativi. Suggerendo l'impiego di modelli avanzati come gli LLM, DoiT ha permesso a mscope di migliorare il preprocessing dei dati grezzi multilingua provenienti dal web, con un conseguente potenziamento dell'algoritmo di classificazione. DoiT ha aiutato mscope a sfruttare gli LLM, ottimizzando i tempi di elaborazione e riducendo i costi. Grazie all'expertise di DoiT su AWS, mscope ha ricevuto supporto anche nella risoluzione di problematiche legate agli endpoint SageMaker e all'utilizzo dei cluster EMR.

I prossimi passi

Sulla scia del successo di questa collaborazione, mscope intende proseguire la partnership per sviluppare un nuovo classificatore aziendale. Dopo aver migliorato i dati di input provenienti dal web scraping, l'attenzione si sposterà ora sull'ulteriore affinamento della classificazione delle aziende. La collaborazione testimonia il valore continuo dell'expertise di DoiT nell'accompagnare le startup nell'adozione di tecnologie cloud avanzate a supporto della crescita del business.

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What they say

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.

Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo

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.

Omri Cohen, Director of Engineering, Platform

Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.

Jonathan Langer, COO, Claroty

Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.

Kfir Lippmann, CFO, Salt Security

Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.

Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru

This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.

Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI

Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.

Ziv Sivan, VP of Engineering

PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.

Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager

Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.

Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager

PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.

Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE

What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.

Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform

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