Pros y Contras de Amazon SageMaker

Es altamente escalable, muy potente en términos de computación, muy bien integrado con los almacenes de datos y lagos de datos de la mayoría de los proveedores, y se puede acceder a él en el navegador. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Apenas puedo hacer una estimación del cálculo del precio. Aunque hay una herramienta llamada calculadora de precios de AWS, la lista de configuraciones disponibles no muestra el número de configuraciones que puedes seleccionar al configurar las instancias de Studio y Notebook de la herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Provisión de algoritmos integrados y marco de trabajo. Muchas veces, son los datos los que causan problemas con las predicciones. Cuando obtuvimos los datos correctos, las predicciones basadas en los algoritmos integrados hicieron un gran trabajo en técnicas lineales, logísticas y de clasificación. Colaborativo con otros científicos de datos. Es fácil integrarse con otros sistemas relacionados como Salesforce cuando tenemos nuestros datos en cubos S3 y el soporte al cliente es muy receptivo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque estamos obteniendo computación a un costo razonable, la responsabilidad de ejecutar el modelo grande recae en los usuarios. Cuando ejecutan modelos más grandes solo para probar, atrae algunos costos adicionales. Aunque Sagemaker es fácil de usar, la responsabilidad de la gestión de costos recae en los usuarios. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Estoy usando exclusivamente Amazon SageMaker tanto para uso profesional como personal. La variedad de aplicaciones es útil al trabajar en tareas de aprendizaje automático. Las funciones de entrenamiento y canvas que he estado usando durante bastante tiempo hacen que mis tareas de ML sean más rápidas y productivas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Amazon SageMaker es una gran plataforma para tareas de aprendizaje automático, todas las características y aplicaciones son realmente fáciles de usar. La característica que necesita atención es la prueba gratuita ofrecida, que no es suficiente, y Amazon debería proporcionar acceso a GPU también. Aparte de esto, es una gran plataforma en línea de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

me gusta cómo funciona maravillosamente basado en datos numéricos o datos de texto. intenté trabajar en ello junto con otros productos de aws como aws lambda y aws api gateway. y los documentos o ejemplos también son buenos para ello. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Quería trabajar en pasar una imagen o entrada de video y obtener la imagen de salida de ello, pero no fue realmente útil ya que toma los datos en formato Excel y luego tenemos que guardarlos en un bucket de S3. Recupera los datos de allí, pero no estoy seguro de cómo pasar una imagen en ello. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Capacidad para implementar capacidades de IA y ML y aprovechar modelos de ML existentes. Capacidad para integrar canalizaciones de CI CD para MLOps. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La interfaz de usuario podría estar menos desordenada y controlada, necesita ser más similar a la web. En este momento, se ve y se siente como una herramienta de cliente alojada en la web. CI CD puede ser más autogestionado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la creación de endpoints que puede inferir nuestro modelo a través de la función lambda. Junto con Sagemaker, utilicé API gateway así como para usar el modelo en un entorno local. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Cuando utilicé Sagemaker para la detección de objetos usando PyTorch, no tomaba la imagen y solía redimensionar la imagen y luego pasarla al modelo. Pero localmente funcionaba sin siquiera redimensionar la imagen. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

SageMaker makes it very easy to train and deploy models. The managed infrastructure allows us to focus on business logic without needing to deal with things like cluster management, autoscaling, etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sometimes things can be a little overcomplicated to use. For example, the batch transform functionality requires us to write separate inference containers in addition to real-time inference containers. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sagemaker provides a platform for executing ML workflows well-integrated with other AWS services such as S3, Secrets Manager and Lambda etc. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

The Sagemaker Pipelines UI is less friendly than other pipeline orchestration tools such as Airflow and Azure. Sagemaker Studio and Image terminals are nowhere as nice as specialized IDEs such as IntelliJ for development purposes Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente ayuda a desplegar aplicaciones más rápido y de una manera muy conveniente. El precio también es ligero para el bolsillo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Amazon Sagemaker es que necesitamos recordar algunos de los comandos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

En Sagemaker podemos tener algunos de los modelos básicos y podemos crear modelos de IA complejos y entrenar y probar sin complicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sagemaker no tiene datos extensos para imágenes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.