Amazon SageMaker Bewertungen & Produktdetails

Ich benutze Amazon SageMaker, um ein Deep-Learning-Modell zu erstellen, speziell ein Objekterkennungsmodell. Es ist eine wirklich großartige Erfahrung für mich, besonders weil mein Laptop keine fortgeschrittene GPU-Unterstützung hat und das Training eines Modells etwa 7-8 Stunden dauern würde. Mit der virtuellen Maschine von Amazon SageMaker dauert das Training meines Deep-Learning-Modells nur 3-4 Minuten. Diese Plattform ist großartig, und selbst jemand, der sie noch nie benutzt hat, kann sich beim ersten Mal anpassen und alle Funktionen von SageMaker leicht verstehen. Ich denke, die virtuelle Maschine von Amazon SageMaker ist fortschrittlicher als die Microsoft Azure-Plattform. Sie ist effektiver und weniger zeitaufwendig. Die Benutzerfreundlichkeit ist brillant; ich kann mich im Vergleich zu Microsoft leicht an diese Plattform anpassen. Die anfängliche Einrichtung ist sehr einfach, und mit einer einzigen Authentifizierung habe ich Zugriff auf die Ressourcen, die ich für meine Arbeit benötige. Meiner Meinung nach gebe ich ihr 10 von 10 Punkten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Dies ist eine großartige Plattform. Ich mag das nicht nicht. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag, wie einfach es ist, ML-Modelle auf Amazon SageMaker zu trainieren und schnelle Experimente durchzuführen. Ich kann leicht Prototypen erstellen und Änderungen an meinen ML-Modellen vornehmen, und der Trainingsprozess ist unkompliziert. Alle Protokolle sind zugänglich, was beim Überprüfen des Trainingsstatus und Testen von Modellen hilft. Dies macht das Experimentieren und Ändern von Parametern direkt in SageMaker effizient. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bessere Kostentransparenz kann vorhanden sein. Außerdem gibt es eine Lernkurve bei der anfänglichen Einrichtung. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Der Anmeldevorgang ist einfach, und die Einrichtung der Software ist nicht kompliziert. Die Benutzeroberfläche ist ebenfalls sehr benutzerfreundlich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das Portal könnte einige zusätzliche letzte Schliffe gebrauchen, um ansprechender zu wirken. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Amazon SageMaker am besten gefällt, ist die umfassende Unterstützung für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Von der Datenvorbereitung und dem Modellaufbau bis hin zum Training, Tuning und der Bereitstellung ist alles nahtlos in eine Plattform integriert. Besonders schätze ich die integrierten Algorithmen, Jupyter-Notebooks und die automatisierte Modelloptimierung (Hyperparameter-Optimierung). Die Möglichkeit, Trainingsjobs einfach zu skalieren und Modelle als vollständig verwaltete Endpunkte mit nur wenigen Klicks oder Codezeilen bereitzustellen, ist ein großer Produktivitätsschub. SageMaker Studio bietet auch eine großartige kollaborative Umgebung für Teams. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während Amazon SageMaker leistungsstark ist, ist ein Nachteil seine Komplexität und die Kosten für Anfänger oder kleine Projekte. Die Lernkurve kann steil sein, insbesondere beim Konfigurieren von Ressourcen, Verwalten von Berechtigungen mit IAM oder Verstehen des Preismodells. Einige Funktionen, wie SageMaker Pipelines oder Studio, können ohne vorherige AWS-Erfahrung überwältigend wirken. Außerdem kann das Debuggen fehlgeschlagener Trainingsjobs oder Bereitstellungen ohne detaillierte Protokolle oder klare Fehlermeldungen herausfordernd sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Amazon SageMaker unterstützt den gesamten Machine-Learning-Workflow – von der Datenvorbereitung bis zur Modellbereitstellung – an einem Ort.

Wir können Daten einfach laden, sie erkunden, Modelle trainieren und testen, ohne die Werkzeuge wechseln zu müssen.

Ich mag es wirklich, dass SageMaker die Server für uns verwaltet, sodass wir keine Infrastruktur einrichten oder warten müssen.

Es macht auch die Bereitstellung flexibel und einfach. Insgesamt macht es ML-Projekte viel einfacher zu verwalten, besonders wenn man im Team arbeitet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es kann anfangs schwierig sein zu lernen, besonders für Anfänger. Die Benutzeroberfläche ist manchmal langsam oder nicht sehr flüssig, besonders bei großen Dateien oder beim Wechseln zwischen Tabs. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

End-to-End, Skalierbarkeit und Flexibilität, Integration mit AWS, Benutzerfreundlichkeit, Modellüberwachung und Debugging Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kostenmanagement, schwierig anzupassen oder über die vorgefertigten Funktionen hinauszugehen, Klarheit der Dokumentation, ein gutes Verständnis von ML und AWS ist erforderlich, um die Fähigkeiten voll auszuschöpfen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Amazon SageMaker am besten gefällt, ist seine Fähigkeit, den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens in einer integrierten Plattform zu verwalten. Es vereinfacht den Modellaufbau, das Training und die Bereitstellung, während es Skalierbarkeit und leistungsstarke Werkzeuge wie SageMaker Studio und automatisierte Modellanpassung bietet. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Amazon SageMaker nicht mag, ist, dass die Preisgestaltung komplex sein kann und schnell teuer werden kann, insbesondere bei lang andauernden Trainingsjobs oder groß angelegten Bereitstellungen. Außerdem kann die Lernkurve für neue Benutzer, die mit AWS-Diensten und -Konfigurationen nicht vertraut sind, steil sein. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bietet verwaltete Jupyter-Notebooks (SageMaker Studio, Studio Lab), unterstützt beliebte ML-Frameworks (TensorFlow, PyTorch, MXNet) und stellt Werkzeuge für verteiltes Training und Hyperparameter-Optimierung bereit. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

SageMaker ist teuer, insbesondere für lang andauernde Trainingsjobs, groß angelegte Bereitstellungen oder bei der Nutzung von Hochleistungsinstanzen. Das Pay-as-you-go-Modell kann zu unerwarteten Kosten führen, und die Preisstruktur kann komplex sein, um sie zu verstehen und zu optimieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Keine Code- und Infrastruktur-Kopfschmerzen. Vollständig verwaltet von Anfang bis Ende. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Kostenkomplikationen und Preisgestaltung. Die Migration in eine andere Cloud ist etwas herausfordernd. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es ist hoch skalierbar, sehr rechenstark, sehr gut integriert mit den Datenlagern und Datenseen der meisten Anbieter und kann im Browser aufgerufen werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich kann kaum eine Schätzung der Preiskalkulation abgeben. Obwohl es ein Tool namens AWS Pricing Calculator gibt, zeigt die Liste der verfügbaren Konfigurationen nicht die Anzahl der Konfigurationen, die Sie bei der Einrichtung der Tool Studio- und Notebook-Instanzen auswählen können. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.