Avaliações e Detalhes do Produto de Amazon SageMaker

É altamente escalável, muito poderoso em termos de computação, muito bem integrado com os armazéns de dados e lagos de dados da maioria dos fornecedores, e pode ser acessado no navegador. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu mal consigo fazer uma estimativa do cálculo de preço. Embora exista uma ferramenta chamada calculadora de preços da AWS, a lista de configurações disponíveis não mostra o número de configurações que você pode selecionar ao configurar as instâncias do Studio e do Notebook da ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Fornecimento de Algoritmos e estrutura integrados. Muitas vezes, são os dados que causam problemas nas previsões. Quando acertamos os dados, as previsões baseadas nos Algoritmos integrados fizeram um ótimo trabalho em técnicas lineares, logísticas e de classificação. Colaborativo com outros cientistas de dados. É fácil integrar com outros sistemas relacionados, como o Salesforce, quando temos nossos dados em buckets S3 e o suporte ao cliente é muito responsivo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora estejamos obtendo computação por um custo razoável, o ônus da responsabilidade de executar o modelo grande recai sobre os usuários. Quando eles executam modelos maiores apenas para testá-los, isso atrai alguns custos adicionais. Embora o Sagemaker seja fácil de usar, a responsabilidade pela gestão de custos recai sobre os usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Estou usando exclusivamente o Amazon SageMaker tanto para uso profissional quanto pessoal. A variedade de aplicações é útil ao trabalhar em tarefas de aprendizado de máquina. Os recursos de treinamento e canvas que tenho usado há algum tempo tornam minhas tarefas de ML mais rápidas e produtivas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Amazon SageMaker é uma ótima plataforma para tarefas de ML, todos os recursos e aplicações são realmente fáceis de usar. O recurso que precisa de atenção é o teste gratuito oferecido, que não é suficiente, e a Amazon deveria fornecer acesso a GPU também. Além disso, é uma ótima plataforma online de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

eu gosto de como funciona maravilhosamente com base em dados numéricos ou dados de texto. eu tentei trabalhar nisso junto com outros produtos da aws como aws lamda e aws api gateway. e os documentos ou exemplos também são bons para isso Análise coletada por e hospedada no G2.com.

eu queria trabalhar em passar uma imagem. ou entrada de vídeo e obter a saída de imagem a partir disso, mas não foi realmente útil, pois leva os dados em formato excel e então temos que salvá-los em um bucket s3. ele recupera os dados disso, mas não tenho certeza de como passar uma imagem nele. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Capacidade de implementar capacidades de IA e ML e aproveitar modelos de ML existentes. Capacidade de integrar pipelines de CI CD para MLOps. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A interface do usuário poderia ser menos desordenada e controlada, precisa ser mais semelhante à web. No momento, parece e se sente como uma ferramenta de cliente hospedada na web. CI CD pode ser mais autogerido. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu gosto da criação de endpoint que pode inferir nosso modelo através da função lambda. Junto com o Sagemaker, usei o API Gateway, assim como para usar o modelo em ambiente local. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Quando usei o Sagemaker para detecção de objetos usando PyTorch, ele não estava aceitando a imagem e eu costumava redimensionar a imagem e depois passá-la para o modelo. Mas localmente estava funcionando sem nem mesmo redimensionar a imagem. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sagemaker provides a platform for executing ML workflows well-integrated with other AWS services such as S3, Secrets Manager and Lambda etc. Análise coletada por e hospedada no 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 Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Realmente ajuda a implantar aplicativos mais rapidamente e de uma maneira muito conveniente. O preço também é leve no bolso. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A coisa que não gosto no Amazon Sagemaker é que precisamos lembrar alguns dos comandos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

No Sagemaker, podemos ter alguns dos modelos básicos e podemos criar modelos de IA complexos e treinar e testar sem complicações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sagemaker não possui dados extensivos para imagens. Análise coletada por e hospedada no G2.com.