Avis et détails du produit OpenVINO Toolkit

Je travaillais pour le client Intel où nous intégrions de manière transparente avec Tensorflow et Pytorch. Il offre la meilleure optimisation en termes de modèles d'apprentissage profond sur nos infrastructures matérielles comme les CPU et les GPU. Le meilleur, c'est qu'il peut également compiler des matériels non-Intel si utilisé. Nous recevons également des mises à jour régulières, ce qui est bien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Rien de désagréable en soi. Besoin d'une meilleure documentation si vous ne savez pas comment l'utiliser (surtout pour les débutants). L'architecture non-Intel a besoin d'un soutien plus large car vous pourriez avoir besoin de plus d'efforts pour l'intégrer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Cela a attiré mon attention en résolvant les analyses dynamiques les plus courantes et les calculs en moins de temps. Le temps de simulation a été réduit à presque 1 heure par rapport au temps d'analyse manuelle de pont de 6 heures. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Étant donné que je suis un utilisateur final de ngraph, il a manqué d'intégrer des fonctions intégrées pour les tâches d'analyse structurelle courantes comme les codes standards britanniques pour l'analyse de ponts, l'analyse de modèles d'IA, etc. L'outil est un peu compliqué à utiliser pour les non-ingénieurs en logiciel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Outil fantastique pour la modélisation IA approfondie, notamment pour l'analyse et la validation de simulation et de conception. Bien que je simule spécialement l'analyse de la voix et des vibrations, son ingénierie augmentée par l'IA est tout simplement excellente. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Bien que j'utilise ce logiciel très rarement, il présente peu de complications en ce qui concerne l'intégration avec d'autres logiciels de conception mécanique. Aurait pu créer quelques dépendances intégrées pour des intégrations faciles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Flexibilité du cadre, prend en charge des cadres populaires comme TensorFlow et MXNet grâce à des plugins et des passerelles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Support limité pour les cadres plus récents, alors que les cadres d'IA évoluent rapidement, le support peut être en retard ou nécessiter des intégrations personnalisées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

sa flexibilité et ses capacités d'optimisation Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Complexité

Communauté et support - Comparé à des frameworks plus établis comme TensorFlow et PyTorch, nGraph pourrait avoir une communauté plus petite et un support moins étendu. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a des capacités telles que la flexibilité, l'optimisation et la facilité de mise en œuvre. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Moins de soutien communautaire et de documentation

Un peu difficile à utiliser Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est la polyvalence et les capacités d'expansion. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Sophistication

Moins de documentation disponible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Comme c'est pratique et convivial. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Peut-être que le design peut être amélioré pour qu'il soit plus attrayant à l'œil. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.