Prós e Contras de Amazon SageMaker

1) A flexibilidade para implantar seus próprios algoritmos usando Docker, que está ausente em outras grandes plataformas de ML na nuvem, como o GCP AI. (Isso é muito útil para sua integração com outras ferramentas de ML existentes, como o MLflow)

2) Suporte para testes A/B de modelos de ML

3) Suporte para processamento em lote

4) Suporte para agendamento lambda

5) Um repositório GitHub sagemaker muito bem gerenciado, apoiado por blogs para fornecer todos os exemplos necessários para começar.

6) Suporte para aprendizado por reforço.

7) Suporte para software de terceiros através do AWS Marketplace. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1) A documentação/suporte muito pouco claro para o monitoramento de modelos após a implantação nos endpoints do Sagemaker.

2) Muitas APIs para fazer a mesma coisa. O que pode confundir o usuário em encontrar qual é a melhor maneira.

3) A interface do usuário pode ser melhor.

4) A funcionalidade de gerenciamento de projetos e adição de colaboradores está ausente ou não é diretamente suportada.

6) O rastreamento de logs através do Cloudwatch pode ser melhor gerido.

7) Deveria fornecer uma solução de gerenciamento de fluxo de trabalho pronta para uso, como o Airflow. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Sagemaker permite que você construa, treine e implante seus modelos tudo em um só lugar. Eu gosto de como ele permite escolher diferentes tipos de máquinas para cada fase do desenvolvimento, para que nenhum recurso seja desperdiçado. Sagemaker também suporta treinamento distribuído. Eu usei o Sagemaker para construir, treinar e implantar modelos de aprendizado profundo usando PyTorch, Tensorflow, assim como Keras. Ele fornece muitos ambientes conda personalizados para suportar o desenvolvimento usando qualquer framework, como p36, p32, etc. As instâncias do Sagemaker vêm pré-carregadas com alguns notebooks de exemplo. Há também um grande repositório de materiais disponíveis para ajudar você a começar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

É um pouco caro e a interface do usuário não informa exatamente se você tem instâncias não utilizadas ou modelos implantados por aí, ao contrário do equivalente do GCP. A Amazon pode surpreendê-lo com contas inesperadas se você não for cuidadoso. É um pouco difícil começar, pois a criação de usuário versus a criação de instância pode confundir você. Assim que você clica em pré-visualizar, a Amazon direciona você para a parte de criação de usuário e você tem um monte de configurações desnecessárias quando tudo o que provavelmente precisa é criar uma única instância de notebook. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Implantação fácil de modelo de ML como endpoints HTTP. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Não há documentação suficiente disponível sobre os recursos mais recentes, como o Batch Transform. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no 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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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I like the AWS environment and automated access to Jupyter notebooks. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

It restricts the way I am willing to do my work. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Trabalhei com o DeepLens da AWS para várias aplicações de reconhecimento facial. É muito fácil de usar e configurar. Você não precisa da sua própria máquina NVIDIA para treinar o modelo. Se você tiver mais dados e precisar de uma máquina poderosa para treinar. Basta atualizar sua nuvem e começar a treinar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, a AWS não menciona algumas das configurações explicitamente, é preciso estar familiarizado com a AWS. Existem muito poucos bons recursos para isso. Nossa empresa tem alguma ajuda de um desenvolvedor de marketing da AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu amo esta plataforma, é tão simples porque me permite, como desenvolvedor, criar dados de uma maneira simples. Não preciso trabalhar de forma tediosa implementando algoritmos, porque ela me dá tudo, é tão simples que me poupa muitas horas de trabalho, pois com ela posso implementar até meu próprio framework. Trabalho sem qualquer problema, também posso ter notebooks e conectar diretamente no S3. Para poder verificar se o modelo que gerei me agrada, posso fazer testes A/B integrados e, dessa forma, alcanço melhores resultados e sucesso no que procuro. Sua simplicidade me permitiu trabalhar de forma muito eficiente e muito rápida, adquirindo trabalhos e modelos muito completos e bem-sucedidos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

para iniciantes que desejam usar esta plataforma, a única desvantagem é que ela exige pagamentos muito altos porque esta plataforma implementa a computação GPU para fornecer um melhor treinamento da GPU, o que os torna mais rápidos Análise coletada por e hospedada no G2.com.