Iguazio Avantages et Inconvénients

Iguazio apporte une super puissance entre les mains des data scientists - avec la pression d'un bouton, vous pouvez exploiter votre calcul en cloud pour l'entraînement de modèles accélérés par GPU et passer à zéro pour des économies de coûts une fois terminé. En utilisant des pipelines basés sur Kubeflow, Iguazio permet l'automatisation de l'entraînement et du déploiement de l'apprentissage automatique, conduisant à une amélioration considérable de la productivité et permettant à une équipe de ML de s'étendre bien au-delà de sa capacité normale. La bibliothèque MLRun améliore encore les capacités de l'équipe en implémentant de nombreux cas d'utilisation courants, tels que la journalisation des artefacts et le suivi des expériences. L'équipe de support technique d'Iguazio est inégalée - utilisant leur expertise approfondie en Kubernetes, DevOps, apprentissage automatique et développement logiciel, ils fournissent un support réactif sur une liste complète de sujets. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le dépannage peut être simplifié en facilitant la capture des journaux système et le partage avec l'équipe de support. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

The experience and interface is the same even if it is deployed in various compute environments, so you can combine different cloud or onprem resources in the same dashboard.

The solution team was helping implementation very efficiently. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

There is nothing currently that disturbes me. Additional integrations are always welcome! Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

It seamlessly takes the model to production by simplifying the data science process and saving cost using business innovation across different usecases. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nothing as such disliking factors are there as far as my experience. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.