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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
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
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
I love clicking through SELECT to understand how our environment and workloads are evolving. I probably check it every day. It's coffee and SELECT for me every morning.
Ian Fahey, Senior Analytics Engineer at Loop
You guys have the best UI experience that I've had of any software. It's like you just read my mind where, like, oh, I wish I could click there. Oh, I can
Diana Koshy, Sr. Director of Data Engineering at Kargo
SELECT feels like exactly what Paul and I would have built if we had locked ourselves in a room for 18 months to create our ideal monitoring solution.
Devin McGee, Data Engineering Lead at Home Chef
SELECT dramatically lowers the cognitive load to understanding Snowflake costs. I'm able to sit there and easily understand what's driving the cost. Not to blow smoke up your ass, but it's just so easy to do in your platform
Blake Baggett, Head of Data Operations at Entain
One of the most helpful cost rituals we've setup from SELECT is the weekly spend digest sent to Slack. I can start high level and ensure things are in check. If not, I can very quickly drill down into specific workloads which may have driven the cost spike and remediate them before they become a bigger issue.
Michael Revelo, Manager of data and analytics engineering at ClickUp
Through SELECT's automated savings feature and deep cost visibility, we were able to instantly lower our Snowflake spend by over 40% and achieve a 20X ROI on our SELECT investment.
Skyler Chi, SVP, GTM Productivity & Excellence at Exiger
Our costs had jumped up 3X as we scaled, so we're talking about 60% savings in Snowflake spend after adopting SELECT.
Edward Mancey, GTM Lead at Synthesia
DoiT was a true partner, not a vendor. They helped us understand the problem, refine the vision, and build something production-ready far faster than we could have on our own. Their expertise, responsiveness, and commitment made all the difference.
Dr. Anish Kapur, Founder & CEO, Promptly
DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.
Alexander Lundberg Santos, Platform Engineer at Extenda Retail
When we started working with DoiT, we deployed Flexsave to save time and reduce complexity. We still use it today. But what really stands out is the expert support. Having someone to collaborate with on deep cloud cost topics, someone who really understands the nuances, is incredibly valuable.
Jesper Terkelsen, CTO at Monta
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Scott Desgrosseilliers, CEO and co-founder, Wicked Reports
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