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DoiT ha riprogettato lo stack AWS SageMaker e messo a punto gli endpoint di inferenza con auto-scaling, abilitando workloads AI scalabili e ottimizzati nei costi.
Sweeeft.ai voleva costruire una base cloud-native pronta per l'AI, ma non disponeva internamente delle competenze cloud necessarie. La migrazione dei workloads AI su Amazon SageMaker si è scontrata con ostacoli importanti: i modelli si interrompevano durante il training a causa di incompatibilità di versione tra SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch e Hugging Face Transformers.
DoiT ha condotto un'analisi approfondita e ha consigliato un approccio cloud-native su AWS. Il team ha individuato le combinazioni ottimali di versioni di Python, PyTorch e HuggingFace compatibili con AWS Deep Learning Containers. DoiT ha poi applicato policy di auto-scaling sugli endpoint di inferenza asincrona di SageMaker e ha formato il cliente per renderlo autonomo nella gestione.
Grazie al supporto di DoiT siamo riusciti a migrare i nostri workloads LLM su AWS utilizzando SageMaker. Invece di limitarsi a trasferire l'infrastruttura esistente, DoiT ha permesso a Sweeeft.ai di adottare un'architettura cloud-forward, integrando rapidamente le più recenti innovazioni nell'AI generativa ed espandendo le nostre capacità. Sono innovazioni che ci permettono di aiutare i nostri clienti, consentendo ai team HR di tutto il mondo di ridurre i tempi di assunzione fino al 60%.
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
Sweeeft.ai è una startup pioniera nell'HR tech che sfrutta l'intelligenza artificiale per trasformare il modo in cui le organizzazioni gestiscono le risorse umane. La piattaforma rivoluziona le operazioni HR automatizzando attività cruciali come recruiting, valutazione dei talenti e formazione. Grazie a tecnologie avanzate come i large language model e gli algoritmi di analisi comportamentale, Sweeeft.ai semplifica screening, matching e valutazione dei candidati. L'azienda propone soluzioni personalizzabili e scalabili, con configurazioni flessibili pensate sulle esigenze specifiche di ciascuna organizzazione.
Sweeeft.ai doveva costruire una base cloud-native pronta per l'AI, senza però disporre internamente delle competenze cloud necessarie. Dopo aver scelto AWS per il proprio stack ML, l'azienda si è scontrata con ostacoli rilevanti nella migrazione dei workloads AI su Amazon SageMaker. I modelli si interrompevano durante il training a causa di incompatibilità di versione tra SageMaker Deep Learning Containers, PyTorch e Hugging Face Transformers. Una situazione che metteva a rischio le tempistiche e bloccava il deployment dei modelli, rendendo indispensabile il supporto di esperti.
DoiT ha analizzato in modo accurato l'architettura esistente e ha consigliato un approccio cloud-native su AWS. Il team ha lavorato fianco a fianco con gli engineers di Sweeeft.ai per individuare le combinazioni ottimali di versioni di Python, PyTorch e HuggingFace compatibili con AWS Deep Learning Containers. DoiT ha indicato le best practice per organizzare il ciclo di vita del machine learning e ha applicato policy di auto-scaling sugli endpoint di inferenza asincrona di SageMaker, ottimizzando i costi e garantendo al tempo stesso una scalabilità rapida.
Sweeeft.ai ha migrato con successo i workloads LLM su Amazon SageMaker, accelerando di 4,4 volte i tempi di training e facendo crescere la produttività del 62%. Le soluzioni basate sull'AI permettono oggi ai team HR di ridurre i tempi di assunzione fino al 60%. Con una base solida sui servizi AI di AWS, Sweeeft.ai è pronta a scalare e ad aumentare l'efficienza dei costi, puntando alla leadership di mercato attraverso un miglioramento continuo e le best practice emergenti nell'AI responsabile.
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“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.
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
Let us show you what ships this week.
