Der Anwendungsfall: wie Handshake Anyscale einsetzt
Handshake uses Anyscale's managed Ray platform to train, fine-tune and host LLMs and deep learning recommender models such as graph neural networks and two tower recommenders. These power job matching, recommendations and LLM-generated content for students and employers.
Weitere angegebene Ergebnisse
Zahlen aus der Fallstudie von Anyscale. usedby hat sie nicht unabhängig gemessen.
5x faster iteration for AI workloads, accelerating time to market and innovation velocity
10x scalability and >50% cost savings for LLM GPUs
90% higher engagement on jobs, a key business metric
while saving 30% on costs versus comparable A100 workloads
In den Worten des Kunden
Iterating and scaling foundational embedding models (graph neural networks, two tower recommenders) trained over 100M-200M+ interactions was difficult and time-consuming until we migrated our feature producers and training jobs to Anyscale + Ray. Our experiment velocity with deep models and dependencies has 5x’ed while training on more data for cheaper. Anyscale has also enabled net-new real-time inference services and real-time user experiences that data scientists can roll out without waiting on ML Ops experts.Weitere KI-Tools von Handshake
Weitere öffentliche Beziehungen, die auf usedby erfasst sind.
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Weitere Unternehmen, die Anyscale nutzen
Kunden aus allen Branchen, mit öffentlichen Belegen.
AttentiveBestätigt
Bedrock RoboticsBestätigt
BonsaiBestätigt
CanvaBestätigt
Chef RoboticsBestätigt
CoactiveBestätigtDirekt zur Quelle
Auf Basis der veröffentlichten Fallstudie von Anyscale. Wir prüfen die öffentlichen Belege; die Ergebnisse gibt der Anbieter an.
anyscale.com- Zuletzt geprüft
- 7. Okt. 2026
Screenshot der Quelle öffnen Was die Fallstudie behauptet und was wir geprüft haben
Was wir mit der Seite verglichen haben.
- Die Zahl: 50%Geprüft
Steht wörtlich auf der Seite, nahe dem Namen Handshake.
- Die oben zitierte PassageGeprüft
Wörtlich von der Seite übernommen, nahe dem Namen Handshake.
- Handshake nutzt AnyscaleGeprüft
Eintrag mit Stufe Bestätigt.
- Das Ergebnis selbstNicht geprüft
Wir zitieren es; wir haben es nicht gemessen.
The team’s velocity has increased significantly with Anyscale, which is essential for lean teams that have to move fast. Anyscale provides a platform that has transformed Handshake’s data scientists into full-stack machine learning engineers with only a lean team of 1-2 ML infrastructure engineers supporting and maintaining it.