Principais Alternativas de AWS Deep Learning Containers Mais Bem Avaliadas
Aws tornou as operações de aprendizado de máquina bastante suaves, instalar o docker tornou-se bastante fácil, pois agora não precisamos criar contêineres do zero e podemos simplesmente usar os frameworks pré-construídos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É a interface, pessoalmente não gosto da interface que a Amazon fornece com o AWS e torna a experiência do usuário um pouco mais difícil. Caso contrário, é uma solução líder de mercado bastante sólida para a coisa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
21 de 22 Avaliações Totais para AWS Deep Learning Containers
Sentimento Geral da Revisão para AWS Deep Learning Containers
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A plenitude do serviço oferece imagens realmente úteis para configurar contextos relacionados ao conhecimento de máquina. A estrutura é autenticamente bem regular e fácil de aprender. Interface de usuário e tranquilidade do usuário havia uma proficiência suave com AWS Deep knowledge. Nos fornece imagens de contêiner pré-instaladas para arquitetura de conhecimento profundo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Descobri que não há desvantagens ao usar o sistema de aprendizado profundo da AWS. O serviço é rapidamente aprendido graças à interface fácil e intuitiva. Um guia também está disponível para resolver quaisquer dificuldades. Nada mais a ser melhorado, mas sim, poderia ser aprimorado oferecendo suporte a diversos sistemas operacionais para imagens de aprendizado profundo, para que o desenvolvimento possa funcionar de forma mais fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É muito fácil simplesmente pular o processo difícil de construir e implantar o ambiente do zero e podemos facilmente implantar ambientes de ML. É melhor do que outros, pois podemos simplesmente usá-lo para ter imagens docker pré-instaladas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Nada há que não seja agradável sobre o contêiner de aprendizado profundo da AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Estamos trabalhando em um projeto baseado em ML e queremos implantar esse projeto no contêiner docker, então usamos imagens docker de aprendizado profundo da AWS, o que pode nos ajudar de várias maneiras:
- menos configuração é necessária para entrar em operação em minutos.
- imagens fáceis de usar para sua aplicação de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Todos os recursos mencionados estão bem desenvolvidos e, de acordo com a documentação, nada a desgostar - como este é um serviço gerenciado, há uma curva de aprendizado necessária para os desenvolvedores. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Esta estrutura de contêineres de aprendizado profundo da AWS é muito fácil de aprender. Proficiência suave com conhecimento profundo. Não é necessária muita configuração para entrar em operação rapidamente. As imagens podem ser facilmente usadas. A operação de aprendizado de máquina é facilitada com os contêineres de aprendizado profundo da AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Há apenas um problema que acho que precisa ser corrigido, que é o problema de solução de problemas de erro. Caso contrário, tudo está bom e funcionando bem com esses contêineres de aprendizado profundo da AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
AWS Deep Learning Containers tornou as operações de ML bastante rápidas e suaves, a instalação e configuração do docker se tornaram bastante fáceis porque agora temos frameworks pré-construídos. não precisamos criar contêineres do zero. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
É a interface do usuário, para mim, eu não gosto da interface do usuário fornecida pela Amazon com o AWS. É difícil de entender. Mas, além disso, é uma solução líder na indústria para a coisa. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
As melhores coisas são principalmente úteis para o desenvolvedor, a tecnologia usada é python e isso é baseado em OOP, então eu gosto mais do AWS deep learning. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
De acordo comigo, alguns dos recursos que eles ainda precisam adicionar no AWS deep learning significam algumas coisas úteis que ajudam as pessoas pobres e tudo mais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Frequentemente atualizar imagens treinadas para diferentes frameworks reduziu o tempo de ML para produção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Personalizar um AWS DLC ainda leva tempo para reconstruir. A interface do usuário precisa ser melhorada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
User interface and user compatibility there was the smooth experience with AWS Deep learning. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Support was average and response was late and technology limitations. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Este serviço da AWS tornou as operações bastante suaves em nossas aplicações de aprendizado de máquina. A facilidade de uso e os contêineres pré-construídos são uma grande ajuda em nossos projetos em andamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
O serviço é bastante rápido, mas a interface poderia ser um pouco mais amigável para o usuário. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
Conforme eu, no AWS, o aprendizado profundo tem alguns algoritmos como RNN, CSS, LSTM e toda essa tecnologia é boa para mim. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
AWS deep learning tem alguns problemas de solução de problemas, como erro de configuração, erro de uso e erros de limpeza. Análise coletada por e hospedada no G2.com.
