Deep Learning VM Image Bewertungen & Produktdetails

{"Ich liebe es, Deep Learning VMSS für das Modelltraining und Inferenz zu verwenden, weil es mit allen vortrainierten Modellen und vorinstallierten Abhängigkeiten geliefert wird, was den Aufwand für die Einrichtung der Umgebung eliminiert und es mir ermöglicht, direkt mit der Arbeit zu beginnen.","Ich schätze, dass Deep Learning VMSS gut in die Google Cloud Platform integriert ist, was es uns erleichtert, mit unseren GCP-VMs zu integrieren.","Ich finde, dass Deep Learning VMSS Zeit spart, indem es die Notwendigkeit eliminiert, benutzerdefinierte Abhängigkeiten neu zu installieren und Umgebungen einzurichten, sodass ich mich mehr auf geschäftsbezogene Aufgaben konzentrieren kann.","Ich genieße die vielen Optionen, die in Deep Learning VMSS verfügbar sind, um Python- und TensorFlow-Versionen auszuwählen und die Möglichkeit, Abhängigkeiten zu installieren oder neu zu installieren, was Flexibilität bietet und sicherstellt, dass ich mit den spezifischen Konfigurationen arbeiten kann, die ich benötige.","Ich mag, dass der Einrichtungsprozess für Deep Learning VMSS sehr einfach ist, indem man einfach ein Image auswählt und eine virtuelle Maschine startet, was den Startprozess erheblich vereinfacht."} Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich finde, dass die Einbeziehung zahlreicher unnötiger Abhängigkeiten das VM-Image aufgebläht erscheinen lassen kann, wenn diese Abhängigkeiten nicht für meine Aufgaben relevant sind. Dies führt zu einem Gefühl der Ineffizienz, da einige Abhängigkeiten möglicherweise nicht genutzt werden, was für meine spezifischen Projekte nicht ideal ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich liebe:

Sofort einsatzbereite, GPU-fähige Umgebung – Diese VM-Images enthalten von Haus aus den vollständigen ML-Stack: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, CUDA, cuDNN, NCCL, NVIDIA-Treiber, JupyterLab und mehr.

Breite Unterstützung für Frameworks und Hardware – Wählen Sie zwischen CPUs oder GPUs und Frameworks wie TensorFlow Enterprise, PyTorch, HPC-Images – es ist einfach, Ihre Hardware- und Softwareanforderungen zu erfüllen.

Reibungslose Integration mit Google Cloud – Nahtlose Verbindungen zu BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage und anderen Diensten halten meinen Arbeitsablauf flüssig und effizient.

Keine Einrichtungszeit – Die Zeitersparnis durch das Umgehen manueller Installationen von Treibern, Frameworks und Jupyter ist enorm – reduziert Reibung und beseitigt Kompatibilitätsprobleme. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Während das Deep Learning VM Image leistungsstark ist und viel Einrichtungszeit spart, gibt es einige Bereiche, die verbessert werden könnten:

Die Kosten können schnell steigen, insbesondere wenn GPU-Instanzen für lang andauernde Jobs verwendet werden oder VMs versehentlich laufen gelassen werden.

Die Anpassungsmöglichkeiten sind manchmal begrenzt; das Installieren sehr spezifischer Paketversionen oder ungewöhnlicher Bibliotheken kann vorkonfigurierte Abhängigkeiten stören.

Die Startzeiten für große VMs (insbesondere mit GPUs) können sich gelegentlich im Vergleich zu einigen anderen Cloud-Anbietern langsam anfühlen.

Das Verwalten von Quotenlimits und die regionale Verfügbarkeit von GPUs unterbrechen manchmal Arbeitsabläufe, wenn die Kapazität in einer Zone begrenzt ist.

Es ist ein großartiges Werkzeug für Google Cloud-Nutzer, aber Nutzer, die von AWS oder Azure kommen, könnten mit dem Netzwerk- und IAM-Modell von GCP eine Lernkurve erleben. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was mir an Deep Learning VM Image am besten gefällt, ist der sofortige Zugriff auf vorinstallierte, optimierte ML-Frameworks mit GPU-Unterstützung, was eine Menge Einrichtungszeit spart und es mir ermöglicht, sofort mit dem Training von Modellen zu beginnen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Was ich an Deep Learning VM Image nicht mag, ist, dass die Kosten bei der Nutzung von GPUs schnell steigen können, wenn sie nicht sorgfältig verwaltet werden, insbesondere bei lang andauernden Experimenten. Ein eingebauter Nutzungsrechner oder eine automatische Abschaltoption wäre hilfreich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Es bietet eine breite Palette von Funktionen, aber speziell mochte ich die Funktion jedes Frameworks, um ein Machine-Learning- oder Künstliche-Intelligenz-Projekt wie Tensorflow, PyTorch, Keras usw. zu erstellen. Es bietet auch verschiedene Tools, um es sehr einfach und effizient zu integrieren. Da diese Plattform von Google Cloud bereitgestellt wird, ist es ziemlich offensichtlich, dass sie auf jeder Plattform verwendet und gehostet werden kann. Ich habe den kostenlosen Testmonat genutzt, in dem ich die Vorteile kennengelernt habe, später wird basierend auf dem berechnet, was man genutzt hat. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Preisgestaltung basierend auf der Nutzung führt manchmal dazu, dass Sie einen hohen Betrag zahlen müssen. Außerdem erfordert es eine gute Menge an Daten und eine qualitativ hochwertige Internetverbindung, um alle Funktionen effizient mit der geringsten Latenz/Verzögerung zu nutzen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Das, was mir an diesem Bild am meisten gefällt, ist, dass die VM von Google mit diesem Bild erstellt wurde, dass die wichtigsten Bibliotheken, das Nvidia CUDA Toolkit, all diese Tools bereits vorhanden sind, kein Kopfzerbrechen beim Installieren all dessen von Grund auf, sobald diese VM initialisiert ist, kann der Datenwissenschaftler oder ML-Ingenieur direkt mit dem Training oder dem Aufbau der Modelle beginnen. Google hat wirklich guten Kundensupport, wo sie uns bei der Erstellung dieser VM helfen, wenn wir irgendwo feststecken. Abgesehen davon haben wir auch eine gute Schritt-für-Schritt-Dokumentation für die Einrichtung, und es ist wirklich einfach, eine neue VM in der Google Cloud mit dem Deep Learning VM-Image einzurichten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Derzeit habe ich keine wichtigen Abneigungen gegenüber dem DeepLearning VM Image. Aber eine Sache ist, wenn ein Ubuntu-Betriebssystem erstellt wird, gibt es kein RDP, das ist der andere Fall, wo man ein RDP des Ubuntu-Betriebssystems erstellen kann, aber das Arbeiten über RDP wird wirklich langsam sein, das ist der andere Fall, wenn man eine gute Internetverbindung hat. Ein weiteres Anliegen ist der Preis für mich. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Ich mag die vorkonfigurierte Umgebung des Deep Learning VM Image wirklich. Es bietet auch eine hochleistungsfähige Computerumgebung, die es ermöglicht, Aufgaben mit Leichtigkeit zu übernehmen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Die Konfiguration entspricht manchmal nicht immer den spezifischen Projektanforderungen. In solchen Szenarien erfordert es Zeit und Mühe, solche Fälle zu konfigurieren. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Bereit-zu-Verwenden Umgebung,

Optimiert für Leistung,

Nahtlose Integration,

Sicherheit & Updates, Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Begrenzte Anpassungsmöglichkeiten am Anfang,

Kostenempfindlichkeit,

Abhängigkeitsverflechtungen,

Benötigt starke Internetverbindung Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Deep Learning VM-Instanzen sind mit beliebten ML-Frameworks, optimierten Treibern und Tools vorinstalliert. Dies beseitigt Einrichtungsprobleme und gewährleistet Kompatibilität. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Man muss Erfahrung mit GCP haben, um an der Google Deep Learning VM zu arbeiten oder sie einzurichten. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Perfekt ergänzt Dienste wie Google AI Platform, BigQuery und Cloud Storage, optimiert Workflows. Es ist einfach zu implementieren, selbst für Anfänger, und das VM-Image ist benutzerfreundlich mit ausgezeichneter Dokumentation und Tutorials. Einige Benutzer könnten die standardmäßigen Ressourcenzuweisungen für kleinere Projekte als zu hoch empfinden. Unterstützt NVIDIA GPUs und TPUs für schnelleres Modelltraining und Inferenz. Perfekte Integration von Diensten wie Google AI Platform, BigQuery und Cloud Storage, optimiert Workflows. Man kann dies auch für große Aufgaben häufig verwenden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Nein, da ich es benutze, habe ich nichts gefunden, was schwierig zu verwenden ist. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

Diese Benutzerfreundlichkeit, gepaart mit der zuverlässigen Infrastruktur von Google Cloud, ermöglicht es Teams, sich mehr auf Experimente und Innovationen zu konzentrieren, anstatt sich mit der Verwaltung von Abhängigkeiten und Konfigurationen zu beschäftigen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.

die enge Integration mit Google Cloud-Diensten, obwohl praktisch, kann sich für Teams, die einen Multi-Cloud-Ansatz bevorzugen oder Arbeitslasten zu anderen Cloud-Anbietern migrieren müssen, einschränkend anfühlen Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.