RocketML Bewertungen & Produktdetails

Das Computersystem reduziert die Zeit und Kosten (über 50%) für maschinelle Lernaufgaben erheblich, indem es fortschrittliche Optimierungsmethoden, verteilte Algorithmen und vorgefertigte Modelle nutzt, was es Datenwissenschaftlern ermöglicht, die Anwendungsentwicklung mit Multi-Cloud-Unterstützung zu beschleunigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Aufbau einer maschinellen Lernanwendung auf RocketML kann immer noch eine komplexe Integration von Pipelines erfordern, was vor der endgültigen Produktion herausfordernd sein kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

When creating an LLM specific to the healthcare domain, we used HPC for accelerated deep learning because we found it both cheaper and easier. It worked well with our open source model and integrated well with the frameworks that we were using. The documentation and support was to our satisfaction. We used the services over a year. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

The cost was the only differentiator that we felt could have been more competitive. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich fand heraus, dass RocketML in Bezug auf Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Benutzerfreundlichkeit hervorragend ist, was es ideal für die schnelle Verarbeitung großer Datensätze und komplexer Berechnungen macht. Wir hatten keine Probleme, da es sich nahtlos in bestehende Datenpipelines integrierte und mehrere maschinelle Lernframeworks unterstützte. Ich liebte die automatisierten Funktionen, die robuste Sicherheit und die kosteneffektiven Modelle, die Produktivität und Entscheidungsfindung verbessern.

Mein letztes Wort - mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und starker Community-Unterstützung bot RocketML eine umfassende, flexible und effiziente Plattform für maschinelle Lernpraktiker, die möglicherweise keine Profis sind (für die nicht-anspruchsvollen Funktionen). Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Persönlich fand ich die Nachteile von RocketML, dass es hohe Kosten verursacht, insbesondere bei umfangreicher Nutzung, und eine steile Lernkurve für fortgeschrittene Funktionen wie die Konfiguration der Drittanbieter-Cluster hat. Es erforderte erhebliche Rechenressourcen, was teuer und unterausgelastet war (wir fanden die Abrechnung ziemlich unflexibel). Integrationsherausforderungen können bei weniger gängigen Tools auftreten, und die automatisierten Funktionen könnten die Anpassungsmöglichkeiten für einige Benutzer einschränken. Insgesamt trugen diese Faktoren dazu bei, meinem Management zu raten, sich von RocketML abzuwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.