Amazon SageMaker Avantages et Inconvénients

1) La flexibilité de déployer vos propres algorithmes en utilisant Docker, ce qui manque dans d'autres grandes plateformes de cloud ML telles que GCP AI. (C'est très utile pour son intégration à d'autres outils ML existants tels que MLflow)

2) Support pour les tests A/B des modèles ML

3) Support pour le traitement par lots

4) Support pour la planification lambda

5) Un dépôt GitHub sagemaker très bien géré, soutenu par des blogs pour fournir tous les exemples nécessaires pour commencer.

6) Support pour l'apprentissage par renforcement.

7) Support pour les logiciels tiers via AWS Marketplace. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

1) La documentation/le support très peu clair pour la surveillance des modèles après le déploiement sur les points de terminaison Sagemaker.

2) Trop d'APIs pour faire la même chose. Ce qui pourrait confondre l'utilisateur dans la recherche de la meilleure méthode.

3) L'interface utilisateur peut être améliorée.

4) La gestion de projet et la fonctionnalité d'ajout de collaborateurs sont manquantes ou non directement prises en charge.

6) Le suivi des journaux via Cloudwatch peut être mieux géré.

7) Il devrait fournir une solution de gestion de flux de travail prête à l'emploi comme Airflow. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Sagemaker vous permet de construire, entraîner et déployer vos modèles au même endroit. J'aime comment il vous permet de choisir différents types de machines pour chaque phase de développement afin qu'aucune ressource ne soit gaspillée. Sagemaker prend également en charge l'entraînement distribué. J'ai utilisé Sagemaker pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage profond en utilisant PyTorch, Tensorflow ainsi que Keras. Il fournit de nombreux environnements conda personnalisés pour soutenir le développement avec n'importe quel cadre, comme p36, p32, etc. Les instances Sagemaker sont préchargées avec quelques notebooks d'exemple. Il y a aussi un grand dépôt de matériaux disponibles pour vous aider à démarrer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est un peu cher et l'interface utilisateur ne vous indique pas exactement si vous avez des instances inutilisées ou des modèles déployés qui traînent, contrairement à l'équivalent de GCP. Amazon vous surprend avec des factures inattendues si vous n'êtes pas prudent. C'est un peu difficile de commencer car la création d'utilisateur par rapport à la création d'instance vous embrouille un peu. Dès que vous cliquez sur aperçu, Amazon vous dirige vers la partie création d'utilisateur et vous avez tout un tas de configurations inutiles alors que tout ce dont vous avez probablement besoin est de créer une seule instance de notebook. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Déploiement facile de modèle ML en tant que points de terminaison HTTP. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Pas assez de documentation disponible sur les dernières fonctionnalités comme Batch Transform. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

you can Integration with other AWS ecosystem with very easily, one of the best features of Amazon SageMaker. Plus you will get charged based on your usage. it has jupyter notebook which facilitates developer efficiency and it is also very scalable and customization is also available at the fingertip. All Machine learning algorithms are very well defined and understandable and any machine learning engineer with naive experience can make it possible to work with Sagemaker. Most of the machine learning, as well as deep learning libraries, are supported. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It demands good coding knowledge to use it. if you dint have any prior experience of coding or coding language you might feel hard to use it. features like drag and drop are missing which are available with other tools. on a larger dataset sometime it takes a longer time than expected. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Best one is this is online machine learning platform very easy to understand and train developers, it is so easy to implement all our machine learning models, one can easily do with out much expertise Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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The overall simplicity it provides as a tool. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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I like the concept of having an infrastructure where you can train the model and deploy to the public for seamlessly. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

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I like the AWS environment and automated access to Jupyter notebooks. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It restricts the way I am willing to do my work. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai travaillé avec DeepLens d'AWS pour diverses applications de reconnaissance faciale. C'est très facile à utiliser et à configurer. Vous n'avez pas besoin de votre propre machine NVIDIA pour entraîner le modèle. Si vous avez plus de données et avez besoin d'une machine puissante pour l'entraînement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, AWS ne mentionne pas explicitement certaines des configurations, il faut être familier avec AWS. Il y a très peu de bonnes ressources pour cela. Notre entreprise reçoit de l'aide d'un développeur marketing AWS. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'adore cette plateforme, elle est si simple car elle me permet en tant que développeur de créer des données de manière simple. Je n'ai pas à travailler de manière fastidieuse en implémentant des algorithmes car elle me donne tout, c'est si simple, cela me fait gagner de nombreuses heures de travail car avec elle, je peux même implémenter mon propre framework. Je travaille sans aucun problème, je peux aussi avoir des notebooks et me connecter directement à S3. Pour pouvoir vérifier si le modèle que j'ai généré me plaît, je peux faire des tests A/B intégrés et de cette manière, j'obtiens de meilleurs résultats et du succès dans ce que je recherche. Sa simplicité m'a permis de travailler très efficacement et très rapidement, acquérant des travaux et des modèles très complets et réussis. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

pour les débutants qui souhaitent utiliser cette plateforme, le seul inconvénient est qu'elle nécessite des paiements très élevés car cette plateforme met en œuvre le calcul GPU pour offrir un meilleur entraînement du GPU, ce qui les rend plus rapides Avis collecté par et hébergé sur G2.com.