L’usage : comment Snorkel AI déploie Daytona
Snorkel uses Daytona to provision configurable, isolated sandboxes on demand so it can run thousands of long-running agent simulations in parallel when building AI training datasets, environments, and evaluations. Pre-configured snapshots set CPU, memory, disk, and dependencies for each agent workload.
Autres résultats publiés
Chiffres publiés dans l’étude de cas de Daytona. usedby ne les mesure pas de façon indépendante.
1,073,756 sandboxes provisioned with Daytona
Le témoignage du client
Daytona delivers scalable sandbox infrastructure that works out of the box. With it, we turn multi‑day runs into hours, which directly improves how fast we ship new datasets and environments.Les autres outils IA utilisés par Snorkel AI
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Les clients de Daytona dans le secteur Intelligence Artificielle
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Cette synthèse repose sur l’étude de cas publiée par Daytona. Nous vérifions la preuve publique ; les résultats sont ceux rapportés par l’éditeur.
daytona.io- Dernière vérification
- 27 oct. 2026
Ouvrir la capture Ce que dit le témoignage, et ce que nous avons vérifié
Ce que nous avons comparé à la page.
- Le chiffre : 96%Vérifié
Imprimé mot pour mot sur la page, près du nom de Snorkel AI.
- L’extrait cité plus hautVérifié
Copié mot pour mot depuis la page, près du nom de Snorkel AI.
- Snorkel AI utilise DaytonaVérifié
Ligne de niveau Confirmé.
- Le résultat lui-mêmeNon vérifié
Nous le citons ; nous ne l’avons pas mesuré.
Because Daytona is optimized for sandbox orchestration, Rustem and his team run long-running sandboxes in parallel, evaluating thousands of outcomes in a single pass. This setup saves hours every week, which is redirected toward refining evaluation rubrics and collaborating on new expert datasets.