Top-bewertete AWS Deep Learning Containers Alternativen
AWS Deep Learning Containers haben ML-Operationen ziemlich schnell und reibungslos gemacht, die Installation und Einrichtung von Docker ist ziemlich einfach geworden, da wir jetzt vorgefertigte Frameworks haben. Wir müssen den Container nicht von Grund auf neu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist die Benutzeroberfläche für mich. Ich mag die Benutzeroberfläche nicht, die von Amazon mit AWS bereitgestellt wird. Sie ist schwer zu verstehen. Aber abgesehen davon ist es eine branchenführende Lösung für die Sache. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
21 von 22 Gesamtbewertungen für AWS Deep Learning Containers
Gesamtbewertungsstimmung für AWS Deep Learning Containers
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Die Fülle des Dienstes bietet wirklich nützliche Bilder zur Konfiguration von Kontexten im Zusammenhang mit maschinellem Wissen. Die Struktur ist authentisch gut regulär und leicht zu erlernen. Benutzeroberfläche und Benutzerfrieden es gab eine reibungslose Kompetenz mit AWS Deep Knowledge. Bietet uns vorinstallierte Roustabout-Bilder für die Deep-Knowledge-Architektur. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich entdeckte keine Nachteile bei der Nutzung des AWS Deep Learning-Systems. Der Dienst ist dank der einfachen und intuitiven Benutzeroberfläche schnell erlernt. Ein Leitfaden ist ebenfalls verfügbar, um eventuelle Schwierigkeiten zu lösen. Nichts weiter zu verbessern, jedoch könnte es durch die Bereitstellung verschiedener Betriebssystemunterstützungen für Deep Learning-Bilder verbessert werden, damit die Entwicklung reibungsloser ablaufen kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist sehr einfach, den schwierigen Prozess des Aufbaus und der Bereitstellung der Umgebung von Grund auf zu überspringen, und wir können ML-Umgebungen leicht bereitstellen. Es ist besser als andere, da wir einfach vorinstallierte Docker-Images verwenden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nichts ist es, was nicht an dem AWS Deep Learning Container sympathisch ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Wir arbeiten an einem ML-basierten Projekt und möchten dieses Projekt im Docker-Container bereitstellen, daher haben wir AWS Deep Learning Docker-Images verwendet, da sie uns in vielerlei Hinsicht helfen können:
- Weniger Konfiguration ist erforderlich, um in wenigen Minuten live zu gehen.
- Einfache Nutzung von Images für Ihre Machine-Learning-Anwendung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Alle erwähnten Funktionen sind gut entwickelt und laut Dokumentation gibt es nichts zu beanstanden - da es sich um einen verwalteten Dienst handelt, ist eine gewisse Lernkurve für Entwickler erforderlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Diese AWS Deep Learning-Container-Struktur ist sehr einfach zu erlernen. Reibungslose Beherrschung mit tiefem Wissen. Nicht viel Konfiguration ist erforderlich, um sofort live zu gehen. Bilder können leicht verwendet werden. Der Betrieb des maschinellen Lernens wird mit AWS Deep Learning-Containern erleichtert. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es gibt nur das Problem, das meiner Meinung nach behoben werden muss, nämlich das Problem der Fehlerbehebung. Ansonsten ist alles gut und reibungslos mit diesen AWS Deep Learning Containern. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die besten Dinge sind, dass sie meistens nützlich für Entwickler sind. Die verwendete Technologie ist Python und basiert auf OOP, daher mag ich am meisten das AWS Deep Learning. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Meiner Meinung nach müssen sie noch einige Funktionen in AWS Deep Learning hinzufügen, das heißt einige hilfreiche Dinge, die armen Menschen und allen helfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Häufiges Aktualisieren von trainierten Bildern für verschiedene Frameworks reduzierte die ML-Zeit bis zur Produktion. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Anpassen eines AWS DLC erfordert immer noch Zeit zum Neuaufbau. Die Benutzeroberfläche muss verbessert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
User interface and user compatibility there was the smooth experience with AWS Deep learning. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Support was average and response was late and technology limitations. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Aws hat den Betrieb von maschinellem Lernen ziemlich reibungslos gemacht. Die Installation von Docker ist ziemlich einfach geworden, da wir jetzt keine Container mehr von Grund auf neu erstellen müssen und einfach vorgefertigte Frameworks verwenden können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist die Schnittstelle, die ich persönlich nicht mag, die Schnittstelle, die Amazon mit AWS bereitstellt, und die Benutzererfahrung etwas schwieriger macht. Ansonsten ist es eine ziemlich solide Branchenführerlösung für die Sache. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Dieser Service von AWS machte die Abläufe in unseren maschinellen Lernanwendungen ziemlich reibungslos. Die Benutzerfreundlichkeit und die vorgefertigten Container sind eine große Hilfe in unseren laufenden Projekten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Der Service ist ziemlich reibungslos, aber die Benutzeroberfläche könnte etwas benutzerfreundlicher sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Meiner Meinung nach gibt es im Bereich des Deep Learning bei AWS einige Algorithmen wie RNN, CSS, LSTM, und all diese Technologien sind gut für mich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
AWS Deep Learning haben einige Probleme bei der Fehlerbehebung wie Einrichtungsfehler, Anwendungsfehler und Bereinigungsfehler. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
