99%
“With Anyscale, we were able to unify it into one model and reduce the cost by 99%”
Tel que publié sur anyscale.com. Capturé par usedby le 7 oct. 2026.
Ce qui s’est passé
Attentive uses Anyscale as its AI compute platform to train and serve machine learning models for personalized marketing, replacing a self-managed Kubernetes setup. Models are migrated one at a time, using Ray-based data processing, training and serving on a single platform.
Résumé rédigé par usedby à partir de la page source, en anglais. Les chiffres sont ceux de Anyscale et de Attentive, pas les nôtres.
- 5x“5x reduction in training time”
- 50x“50x increase in number of customers supported by models”
- 3 days“3 days to onboard engineers to 1st Anyscale Workspace”
- 12x“Able to process 12x more data”
Before Anyscale, we didn’t have the ability to consolidate our data into a single model because we simply couldn’t process it all. With Anyscale, we were able to unify it into one model and reduce the cost by 99% while increasing the data volume for it by 12X.
When we trialed Anyscale, we were amazed by how much just worked out of the box. The hosted workspace, the managed compute layer, autoscaling, spot instances… it would have taken us months to build what we got with Anyscale in 3 days.
Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Nous avons comparé le témoignage à sa page en ligne le 7 oct. 2026.
- Le chiffre : 99%VérifiéImprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Attentive.
- L’extrait cité plus hautVérifiéCopié mot pour mot depuis la page, près du nom de Attentive.
- Attentive utilise AnyscaleVérifiéLigne de niveau Confirmé. Dernière vérification, toutes sources confondues : 7 oct. 2026.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifiéNous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.




