The Challenge
Sweeeft.aiはAI対応のクラウドネイティブ基盤を構築する必要がありましたが、社内にクラウドの専門知識が不足していました。AIワークロードのAmazon SageMakerへの移行にあたり、SageMaker Deep Learning Containers、PyTorch、Hugging Face Transformersのバージョン非互換が原因でトレーニング中にモデルが失敗するなど、大きな課題に直面していました。
The Solution
DoiTは包括的なアセスメントを実施し、クラウドネイティブなAWSアプローチを提案。AWS Deep Learning Containersと互換性のあるPython、PyTorch、HuggingFaceの最適なバージョンの組み合わせを特定しました。さらに、SageMakerの非同期推論エンドポイントにオートスケーリングポリシーを実装し、Sweeeft.ai自身で運用できるようトレーニングも提供しました。
Results
- AIワークロードのトレーニング時間を4.4倍に高速化
- インフラ最適化により生産性を62%向上
- 人事チームの採用期間を最大60%短縮
- オートスケーリングによりアイドル時の無駄なリソース消費を排除
DoiTのサポートにより、当社のLLMワークロードをSageMakerを用いてAWSへスムーズに移行できました。既存インフラをそのまま移すのではなく、クラウドファーストなアーキテクチャへと導いてくれたことで、最先端の生成AIを迅速に取り入れ、提供価値を大きく広げることができました。こうした革新は、世界中の人事チームが採用期間を最大60%短縮できるよう、当社のお客様の事業を後押ししています。
Verona Selimaj, International Development Lead, sweeeft.ai
Sweeeft.aiについて
Sweeeft.aiは、AIを活用して組織の人事業務のあり方を変革する、先進的なHRテクノロジースタートアップです。採用、人材評価、研修といった重要業務を自動化し、人事オペレーションを刷新します。大規模言語モデルや行動分析アルゴリズムなどの先進技術を駆使し、候補者のスクリーニング・マッチング・評価を効率化。各組織の要件に合わせて柔軟に構成できる、カスタマイズ可能でスケーラブルなソリューションを提供しています。
課題
Sweeeft.aiは、AI対応のクラウドネイティブ基盤を構築する必要に迫られていましたが、社内のクラウド専門知識は十分ではありませんでした。MLスタックにAWSを選定したものの、AIワークロードのAmazon SageMakerへの移行で大きな壁に直面。SageMaker Deep Learning Containers、PyTorch、Hugging Face Transformersのバージョン非互換が原因で、トレーニング中にモデルが失敗する事態が発生しました。スケジュールへの影響やモデルのデプロイ停滞が懸念され、専門家による支援が不可欠となったのです。
ソリューション
DoiTは既存アーキテクチャを綿密にアセスメントし、クラウドネイティブなAWSアプローチを提案しました。Sweeeft.aiのエンジニアと協働し、AWS Deep Learning Containersと互換性のあるPython、PyTorch、HuggingFaceの最適なバージョンの組み合わせを特定。機械学習ライフサイクル運用のベストプラクティスを伝授するとともに、SageMakerの非同期推論エンドポイントにオートスケーリングポリシーを実装し、迅速なスケーラビリティを確保しつつコストを最適化しました。
成果
Sweeeft.aiはLLMワークロードのAmazon SageMakerへの移行を成功させ、トレーニング時間の4.4倍の高速化と62%の生産性向上を達成しました。AIを活用したソリューションは、人事チームの採用期間を最大60%短縮することにも貢献しています。AWSのAIサービス上に強固な基盤を築いたSweeeft.aiは、スケーラビリティとコスト効率を両立しながら、責任あるAIの継続的な改善と新たなベストプラクティスの追求を通じて、市場でのリーダーシップ確立を目指しています。
DoiTによるクラウドコスト管理の支援内容
Cloud Intelligence™が、クラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどのように高めるかをご紹介します。
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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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