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Sweeeft.ai addestra i modelli AI 4,4 volte più velocemente
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.
The Challenge
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.
The Solution
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.
Results
- Tempi di training dei workloads AI accelerati di 4,4 volte
- Produttività in crescita del 62% grazie a un'infrastruttura ottimizzata
- Tempi di assunzione ridotti fino al 60% per i team HR
- Consumo di risorse azzerato nelle fasi di inattività grazie all'auto-scaling
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
Chi è 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.
La sfida
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.
La soluzione
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.
I risultati
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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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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