# Valohai Reviews **Vendor:** Valohai Ltd **Category:** [MLOps-Plattformen](https://www.g2.com/de/categories/mlops-platforms) **Average Rating:** 4.9/5.0 **Total Reviews:** 26 ## About Valohai Valohai ist die MLOps-Plattform, die speziell für ML-Pioniere entwickelt wurde und ihnen alles bietet, was ihnen gefehlt hat, in einer Plattform, die einfach Sinn macht. Jetzt führen sie Tausende von Experimenten mit einem Klick durch – und erstellen Daten, denen sie vertrauen. Dabei verwenden sie die Werkzeuge, die sie lieben, um Dinge zu bauen, die Bestand haben. Und mit Valohai arbeiten ML-Teams problemlos an allem, von Modellen bis hin zu Metriken, zusammen. ML-Pioniere können schneller bauen und stärkere Produkte in die Welt liefern. Sie erweitern die Grenzen dessen, was sich jemals jemand mit ML erträumt hat. ## Valohai Pros & Cons **What users like:** - Benutzer schätzen die **hochflexible Umgebung** von Valohai, die es ihnen ermöglicht, eine Vielzahl von Aufgaben effektiv zu erledigen. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **Anpassungsflexibilität** von Valohai, die es ihnen ermöglicht, ihre Ideen mühelos und effizient zu verwirklichen. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **Benutzerfreundlichkeit** von Valohai und loben die zuverlässige und unkomplizierte Benutzeroberfläche für verschiedene Aufgaben. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **hochflexible Umgebung** von Valohai, die es ihnen ermöglicht, Aufgaben effizient und effektiv zu erledigen. (1 reviews) - Benutzer schätzen die **Flexibilität** von Valohai, die es ihnen ermöglicht, verschiedene Aufgaben effizient auszuführen, wie sie es sich vorgestellt haben. (1 reviews) **What users dislike:** - Benutzer haben **Sitzungsaufbewahrungs- und Speicherprobleme** mit Notebooks, was ihre allgemeine Benutzerfreundlichkeit und Effektivität beeinträchtigt. (1 reviews) - Benutzer empfinden das **Fehlen eines dedizierten Notizbuchspeichers** und Probleme mit der Sitzungsbeibehaltung als erhebliche Nachteile. (1 reviews) ## Valohai Reviews ### 1. Außergewöhnlich flexible und zuverlässige Plattform für ML-Workflows **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Freizeit, Reisen & Tourismus | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 11, 2025 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Valohai bietet eine äußerst flexible Umgebung, in der Sie fast alles erreichen können, was Sie sich vorstellen. Es ist sowohl zuverlässig als auch unkompliziert und bietet alle wesentlichen Funktionen, ohne Sie mit unnötigen Extras zu überfordern. Ich schätze besonders die Einfachheit von Ad-hoc-Läufen, die effektiven Debugging-Fähigkeiten und die allgemeine Flexibilität, die die Plattform bietet. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Die Notizbücher haben einige Nachteile, wie zum Beispiel das Nichtbehalten von Sitzungen und das Fehlen eines dedizierten Notizbuch-Datenspeichers. Diese Probleme machen sie weniger ideal. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Die Plattform unterstützt die skalierbare Entwicklung und Bereitstellung von Batch-Modellen. Sie erleichtert auch die Kommunikation mit anderen Diensten zur Bereitstellung und Protokollierung von Modellen. ### 2. Unverzichtbares Werkzeug für die Zusammenarbeit an ML-Projekten **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Claudia L. P. | Data Scientist, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 27, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Die Valohai-Plattform ermöglicht wirklich Zusammenarbeit, indem sie Transparenz und Rückverfolgbarkeit von Daten und Modellen sicherstellt und vollständig in die Versionskontrolle integriert ist. - Das gesamte Team kann auf Experimente zugreifen und diese überprüfen. - Änderungen können leicht implementiert und getestet werden. - Individuelle Ausführungen sind hochgradig anpassbar, was eine effiziente und wirtschaftliche Ressourcennutzung ermöglicht. - Fähigkeit, "gute" oder unveränderte Schritte in einer Pipeline wiederzuverwenden; spart Zeit! - Umfassende Dokumentation, die es sehr einfach macht, die erste Implementierung zum Laufen zu bringen. - Unglaubliche Flexibilität und herausragender Kundensupport... wenn ich jemals Probleme hatte, etwas zum Laufen zu bringen, war die Lösung nur ein kurzes Gespräch, ein personalisiertes Video oder eine Eins-zu-eins-Debug-Session entfernt. Valohai ist jetzt meine tägliche Anlaufstelle für ML-Projekte. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Manchmal kann das Debuggen eines Valohai-spezifischen Features die Git-Commit-Historie aufblähen... wenn man den schwer fassbaren Ein-Zeichen-Fehler jagt. Aber dank dessen habe ich über Git Squash gelernt! Also wirklich kein Problem am Ende :D **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In der Lage zu sein, transparent an einem ML-Projekt mit einem Team von Data Scientists zusammenzuarbeiten. Mehrere Personen haben das Wissen, um die "Nuts and Bolts" des Projekts zu ändern und beizutragen, und Valohai ermöglicht es uns, nachzuverfolgen und sorgfältig zu überprüfen, wie und welche Änderungen das Modellergebnis beeinflussen. Es ist ein großartiges Werkzeug für die Zusammenarbeit! ### 3. Einfach zu verwenden und flexibel **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Colin B. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 18, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Valohai hat eine relativ flache Lernkurve, was den Einstieg erleichtert. Von dort aus war die Umsetzung unserer Ideen unkompliziert und erforderte nur minimale Hilfe. Ein Mitglied ihres Teams war bei jedem Schritt dabei, um beim Debuggen zu helfen, neue Ideen umzusetzen und Updates von ihrer Seite zu kommunizieren. Wir verwenden es ausschließlich zum Trainieren von Modellen, aber es gibt noch mehrere weitere Funktionen, die wir noch nicht genutzt haben, die jedoch helfen sollten, noch weiter zu expandieren. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nichts Großes - es funktioniert hervorragend für unsere Anwendungsfälle. Es gab ein oder zwei Stolpersteine auf dem Weg, aber nichts Bedeutendes, und die Unterstützung, die wir vom Personal erhielten, half enorm. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Valohai hilft uns, das Problem des Mangels an On-Premises-Computing für das Modelltraining zu lösen. ### 4. Eine pragmatische Wahl für MLOps **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Ines P. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 01, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Die Plattform ist sehr unkompliziert und benutzerfreundlich, und die Benutzeroberfläche ist für eine breite Palette von Nutzern zugänglich, unabhängig von ihrem technischen Fachwissen. Es ist einfach, loszulegen, und das Erlernen der Feinheiten dauert überhaupt nicht lange. In Bezug auf Kollaborationsfunktionen mangelt es nicht, da wir als Team in gemeinsamen Arbeitsbereichen arbeiten können, was bedeutet, dass alle an demselben Projekt beteiligten Personen auf dieselben Experimente zugreifen und daran arbeiten können. Aufgrund der Integration mit Git bietet es auch Versionskontrolle und Rückverfolgbarkeit. Es ist unglaublich einfach, Setups mit anderen Teammitgliedern zu teilen, da jeder gehen und zuvor eingerichtete Aufgaben oder Pipelines überprüfen, debuggen oder replizieren kann. Dies ermöglicht auch einen kollaborativen Arbeitsablauf zwischen Data Scientists und Data Engineers, bei dem wir gleichzeitig zu den verschiedenen Phasen des Projekts beitragen können, was den Entwicklungsprozess optimiert. Es verfügt über ein effizientes Hyperparameter-Tuning-Setup, das es zu einem nützlichen Werkzeug für die Feinabstimmung macht. Unabhängig von Ihrem bevorzugten Framework, ob Sie Team PyTorch oder Team Tensorflow sind, sorgt die Unterstützung für mehrere Frameworks dafür, dass Sie keine signifikanten Änderungen an Ihrem Tech-Stack vornehmen müssen. Wenn Sie die Parameter für Ihren Tuning-Lauf definieren, erhalten Sie sofort eine Anzahl, wie viele Kombinationen Ihre Parameter ergeben, was sehr praktisch ist, da es den Nutzern ermöglicht, sich der Anzahl der Läufe und der damit verbundenen Kosten bewusst zu sein. In den Fällen, in denen Sie umfangreiche Grid-Suchen durchführen müssen, übernimmt die Auto-Scaling-Warteschlange alle Läufe, was eine Sorge weniger ist. Das Team hinter Valohai ist unglaublich nett und der Kundensupport ist sachkundig, freundlich und reaktionsschnell. Ich mag es wirklich, dass sie uns ermutigen, direkt mit ihnen in Kontakt zu treten, wann immer wir auf Probleme stoßen. Sie sind großartig darin, die Probleme, auf die wir stoßen, zu beheben und schnell Lösungen anzubieten, die funktionieren. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nicht unbedingt eine Abneigung, aber ich würde gerne mehr Dokumentation oder Beispiele sehen, wie man Dinge in einem Notebook ausführt und wie man die Ergebnisse von Notebook-Ausführungen erfasst. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** - ML-Modelle in die Produktion bringen - Modelle feinabstimmen/mit verschiedenen Modellen und Parametern im selben Pipeline auf schnelle und nahtlose Weise experimentieren - Modellmetriken verfolgen ### 5. Vereinfachen Sie MlOps mit Valohai **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Pedro F. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 06, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** - Einfach zu verwenden, zu verstehen und einzurichten, entweder über die Benutzeroberfläche oder die Befehlszeilentools - Sehr gute Dokumentation - Ausgezeichneter Kundensupport, immer bestrebt, sich in den kleinsten Details zu verbessern - Flexibel und einfach in andere Lösungen wie HF, W&B zu integrieren - Experimentverfolgung und Reproduzierbarkeit in ihrer besten Form **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** - Die Tags der Experimente in einem Schritt werden nicht direkt auf die nachfolgenden Schritte übertragen. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Valohai löst: Experimentverfolgung und -management, Reproduzierbarkeit der Ergebnisse, Zusammenarbeit und Versionskontrolle, Skalierung, Automatisierung und Pipeline-Management. ### 6. großartige Plattform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Tingting D. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** December 18, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Es ist sehr einfach zu bedienen und hat eine übersichtliche Benutzeroberfläche. Valohai macht den Aufbau von Pipelines zu einem einfachen und angenehmen Prozess. Am wichtigsten ist, dass der Support des Valohai-Teams erstaunlich ist. Sie sind reaktionsschnell und freundlich. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nichts bisher angetroffen; es ist sehr einfach zu verwenden. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Gebäude Pipelines und Schlussfolgerungen gemäß Zeitplan ziehen. ### 7. Valohai MLOps-Plattform: Rationalisierte Entwicklung für Pioniere des maschinellen Lernens **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Moritz G. | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 13, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Die Plattform bietet hervorragende Funktionalität für Machine Learning Pioniere, insbesondere für diejenigen, die daran interessiert sind, Modelle schnell zu iterieren und bereitzustellen. Auch die Daten-Nachverfolgbarkeit der Plattform ist herausragend, da sie es ermöglicht, alle Änderungen an Ihren Daten und Modellen zu verfolgen und zu prüfen, was Transparenz und Reproduzierbarkeit gewährleistet. Die Plattform bietet Kosteneinsparungsmöglichkeiten durch die Nutzung von cloudbasierten Ressourcen, die eine Optimierung der Infrastruktur und skalierbare Rechenleistung ermöglichen, was für Organisationen mit knappen Budgets wertvoll ist. Der Kundensupport ist fantastisch und bietet Unterstützung auf allen Ebenen. Ob Sie technische Probleme haben oder Anleitung zu Best Practices benötigen, ihr Support-Team ist immer bereit zu helfen. Es ist eine All-in-One-Lösung für ML-Pioniere, die Effizienz, Kosteneinsparungen und zuverlässigen Kundensupport suchen. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Während die MLOps-Plattform von Valohai den Nutzern viele Vorteile bietet, gibt es möglicherweise einige Aspekte, die einigen Nutzern nicht gefallen könnten. Zum Beispiel könnten einige die Komplexität der Plattform als herausfordernd empfinden, insbesondere wenn sie mit MLOps-Konzepten nicht vertraut sind. Während Valohai viele Stärken hat, ist es möglicherweise nicht die ideale Lösung für jeden Machine-Learning-Pionier. Nutzer sollten ihre Bedürfnisse und Vorlieben sorgfältig abwägen, bevor sie sich für die Plattform entscheiden. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** In unserem wachsenden Team von Datenwissenschaftlern fehlte uns eine Lösung, die all unsere Arbeit konsolidierte. Valohai bietet eine Lösung, die die Zusammenarbeit unter den Teammitgliedern verbessert, indem sie alle Abhängigkeiten auf jeder Projektebene verbindet. ### 8. Valohai für medizinische KI **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Maximilian M. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 30, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** ML-Ingenieure bei Floy verwenden Valohai als Rückgrat für die Entwicklung und Bewertung medizinischer KI für Radiologiebilddaten. Valohai ermöglicht uns nicht nur eine nahtlose Integration in unsere Arbeitsabläufe, sondern auch die Nutzung unserer eigenen Recheninfrastruktur. Darüber hinaus ermöglichen clevere Lösungen für Workflows/Pipelines, Bereitstellungen und Datenversionierung, viele erforderliche betriebliche Anforderungen direkt in der Valohai-Infrastruktur zu lösen. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Mit vielen Funktionen, die sich noch in der Entwicklung befinden, fehlt der verfügbare API in seltenen Fällen die gewünschte Funktionalität - jedoch werden Probleme schnell gelöst und Funktionsanfragen umgehend bearbeitet. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Groß angelegte Schulungen und Bewertungen von medizinischen KI-Bildgebungsmodellen. Hauptvorteile von Valohai sind die einfache Integration in bestehende Arbeitsabläufe und die Fähigkeit, resultierende Metriken (und jegliche Art von Metadaten und Ausgaben) zu vergleichen und in Beziehung zu setzen. ### 9. Der beste Kundenservice **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Vahid A. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 03, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Sehr einfach zu handhabende MLOps-Angelegenheiten innerhalb eines Unternehmens mit minimalem Wissen. Alles für MLOps wird auf dieser Plattform bereitgestellt, und es sind keine zusätzlichen Tools erforderlich. Alles, einschließlich Daten, Code und Umgebung, etc., wird ohne zusätzlichen Aufwand versioniert. Die Idee von Pipelines in Valohai erleichtert die Entwicklung des fortschreitenden Lebenszyklus eines ML-Modells. Sie haben einen ausgezeichneten Kundenservice, sind sehr geduldig und gleichzeitig sehr kompetent. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Das Datensatzkonzept ist in Valohai spannend und macht die Datenpflege zugänglicher. Aber es ist im Moment nur für AWS verfügbar. Eine andere Sache ist die Benutzeroberfläche; ich denke, sie muss verbessert werden. Außerdem glaube ich, dass der jährliche Preis auf einen vernünftigeren Betrag reduziert werden sollte. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Valohai ist eine Plattform zur Verwaltung von MLOps innerhalb eines Unternehmens mit begrenztem Wissen. Auf diese Weise kann es die Kosten für zusätzliche Werkzeuge zur Verwaltung von MLOps senken und alles auf einer einzigen Plattform zusammenführen. ### 10. Eine leistungsfähige und unterhaltsame MLops-Plattform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Alex G. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 20, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Der Kundensupport ist unglaublich: sehr hohe Qualität und Verfügbarkeit. Die Benutzeroberfläche ist super schön, alle unsere Data Scientists lieben sie. Die Art, wie es gestaltet ist - es ist auf ML ausgerichtet, aber man kann alles damit machen - einschließlich der Datenvorbereitung. Insgesamt sehr gut - der Produktivitätsschub ist für alle Data Scientists offensichtlich, wenn man weiß, wie man es in vollem Umfang nutzt. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Die Dokumentation könnte noch verbessert werden - größtenteils als Blogartikel geschrieben, ist es nicht immer einfach zu wissen, was man auf der Plattform tun kann und was nicht. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Automatisieren Sie sich wiederholende ML-Aufgaben, erstellen und betreiben Sie ML-Pipelines, laufen Sie auf AWS-GPU-Maschinen (mit sehr geringem Wartungsaufwand). Vorteil = Produktivitätssteigerung. ### 11. Ein flexibles Werkzeug zur Implementierung Ihrer Algorithmen in der Produktion **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Isabella C. | Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** March 08, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Wir suchten nach einer strukturierten, aber dennoch flexiblen Möglichkeit, unsere ML-Modelle in die Produktion zu bringen, und Valohai hat diese Bedürfnisse gut erfüllt. Es bietet Struktur und Automatisierung, ohne zu viel Overhead und Einschränkungen hinsichtlich der Art und Weise, wie der Code geschrieben und organisiert werden sollte, aufzuerlegen. Ich schätze auch die Möglichkeit, Skripte und Notebooks auf unserem eigenen lokalen Server auszuführen, während die Ausführungen dennoch auf Valohai verfolgt werden. Der Kundensupport ist zudem einfach hervorragend! **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Manchmal fand ich es schwierig, die Dokumentation zu durchsuchen, um die Informationen zu finden, die ich benötige. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** - Bereitstellung von ML-Modellen in die Produktion - Verfolgung von Modelltrainingsläufen/Inferenzläufen ### 12. Flexibilität und Reaktionsfähigkeit für ein vielseitiges und benutzerfreundliches Werkzeug. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Tapio F. | Senior Machine Learning Engineer, Luft- und Raumfahrt, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 26, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** + Wahrscheinlich unser reaktionsschnellster Anbieter. Alle Probleme werden unglaublich schnell behoben und Anfragen beantwortet, was ein großer Vorteil gegenüber Open-Source/DIY-Alternativen ist. + Kein erzwungener Anbieter-Lock-in. Verfügt über eine API und Python-Utilities, die beim Schreiben von Software verwendet werden können, aber das gesamte System ist voll funktionsfähig mit nur einer .yaml-Datei, die nicht in den Code eingebettet werden muss. + Flexibles Compute-Backend. Verwenden Sie Instanzen von AWS, GCP, Azure mit Cloud-Speicher von AWS, GCP, Azure oder OpenStack Swift. Auch eine On-Premise-Lösung ist verfügbar. + Beliebige Codeausführung. Wir führen viel Vor- und Nachbearbeitung sowie andere sehr rechenintensive Arbeiten durch. Die gleiche Plattform, die es uns ermöglicht, ML-Experimente zu erstellen und zu verfolgen, ist flexibel genug, um einen parallelen Monte-Carlo-Simulator zu hosten, der die Ergebnisse dieser ML-Modelle nutzt. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** - Die API-Dokumentation könnte umfassender sein. - Das Management von API-Schlüsseln ist noch unreif, nur benutzerspezifische API-Schlüssel ohne Zugriffsmanagement. - Keine Synergie-Vorteile wie einige andere kommerzielle All-in-One-Lösungen. Die großen Akteure haben einige Vorteile in ihren geschlossenen Systemen, einschließlich einiger funktionsreicherer Lösungen. Bei Valohai müssen Sie mehr Teile aus anderen Quellen hinzufügen, wie z.B. Modellüberwachung und -kennzeichnung sowie andere gemischte Infrastrukturteile. Das ist eher eine Designentscheidung als ein Nachteil, die Kehrseite der Freiheit und Flexibilität, die sie bieten. Beurteilen Sie selbst, was Sie benötigen. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich glaube, dass die Produktivität eines Machine-Learning-Ingenieurs hauptsächlich davon abhängt, wie viele Experimente er durchführen und effektiv nachverfolgen kann. Wenn man maschinelles Lernen in industriellem Maßstab betreiben möchte, benötigt man eine MLOps-Lösung. Beim Hochskalieren des ML-Teils unserer Analysen haben wir die damals verfügbaren Lösungen bewertet, einschließlich kommerzieller und Open-Source-Lösungen. Wir haben uns für Valohai entschieden, aufgrund der Freiheit und Flexibilität, die ihr Design bietet. In den letzten Jahren haben wir ihre Software genutzt, um Zehntausende von Ausführungen auf verschiedenen CPU- und GPU-Instanzen zu starten, was uns die Rechenleistung ermöglicht hat, Tausende von Satellitenbildern zu analysieren. Ihre Software hat es uns ermöglicht, mehrere Modelle parallel zu trainieren und dabei alle Eingaben und Ausgaben in ihrem Versionskontrollsystem nachzuverfolgen. ### 13. Valohai ist ein großartiges Werkzeug, um Ihre MLOps-Erfahrung so reibungslos wie möglich zu gestalten. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Computersoftware | Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 19, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** - Tags zu mehreren Ausführungen gleichzeitig hinzufügen. - Alias für das Übertragen von Ausgaben von einer Pipeline zur anderen. - Einfaches Logging - Wiederverwendung von Knoten - Rückverfolgbarkeit - Mehrere Pipelines in derselben YAML **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** - Erstellen einer Pipeline: * Wenn Knoten ein Alias als Standard-Eingabe haben, wird der Alias nicht automatisch geladen. - Tags: * Tags können nicht zu den Triggern in der Benutzeroberfläche hinzugefügt werden. * Tags können nicht zur Pipeline in der Benutzeroberfläche hinzugefügt werden, nachdem sie erstellt wurde. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Es hilft uns, unsere Experimente und Daten zu verfolgen und nachzuverfolgen. Außerdem ermöglicht es uns, unsere Artefakte zu speichern und ihnen Aliase zu geben. Es ermöglicht dem Data-Science-Team, produktiver zu sein, wenn es unsere Modelle bereitstellt, ohne sich um Cloud-Engineering kümmern zu müssen. ### 14. Benutzerfreundliche MLOps-Plattform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Edward K. | Machine Learning Engineer, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 28, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** - Technologieagnostisch - Großartiges Support-Team - Kompatibel mit unseren Sicherheitsanforderungen - Ermöglicht unserem KI-Team, sich auf die Entwicklung von DL-Modellen in die Produktion zu konzentrieren, ohne intensive Zusammenarbeit mit DevOps - Zentraler Ort für all unsere Data-Science-Experimente, Modelle und Metriken - Plattform ermöglicht es uns, unsere Ziele der maximalen Automatisierung zu erreichen **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** - Es gab ein sehr kleines oder zwei kleine Bugs, die schnell durch die Kommunikation mit ihrem Support-Team gelöst wurden. - Die Plotting-Funktionalitäten können minimal sein, aber ihr technologieagnostischer Ansatz ermöglicht es Ihnen, W&B zu integrieren, um zum Beispiel das Beste aus beiden Welten zu erhalten. **Empfehlungen für andere, die Valohai in Betracht ziehen:** Sie haben großartige Whitepapers und Blogs, um sich mit der Bedeutung und dem Wert einer MLOps-Plattform vertraut zu machen, und sogar Beiträge mit Vergleichen zwischen ihrer und anderen Plattformen. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** - Zentralisierte Plattform mit einem großartigen Support-Team für die Unterbringung unserer Deep-Learning-Experimente, -Pipelines usw. - Erleichtert die Entwicklung von End-to-End-Pipelines mit einem kleinen Team; ermöglicht uns eine einfache Automatisierung. - Ermöglicht es unserem DevOps-Team, sich auf ihre Arbeit zu konzentrieren, und unserem KI-Team, sich auf unsere zu konzentrieren. ### 15. Enorme Produktivitätssteigerung, einfach zu bedienen. Außerdem bietet es einen erstaunlichen persönlichen Support. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Edoardo C. | Machine Learning Specialist, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 22, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Ich mochte die Art und Weise, wie es verschiedene Tools in einer einzigen Benutzeroberfläche integriert, die es dem Benutzer erleichtert, alles von einfachen Skripten über Notebooks bis hin zu gesamten GitHub-Repos von einem einzigen Dashboard aus auszuführen, das es ermöglicht, die verwendeten Ressourcen und die für jeden Lauf festgelegten Parameter leicht im Auge zu behalten. In meinem Fall gefiel mir, wie ich einen Überblick über alle Trainingspipelines für meine ML-Modelle, ihre Leistung in Bezug auf Genauigkeit, Geschwindigkeit und benötigte Ressourcen erhalten konnte. Es integriert sich auch sehr reibungslos mit unseren Datenbanken und s3-Buckets. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Bisher nichts. Alle Probleme, die ich hatte, wurden umgehend vom Valohai-Team gelöst, sodass ich meine ML-Tools (Daten-Ernter, Modelltraining und Datenbereinigungspipelines) ohne größere Unterbrechungen nutzen konnte. **Empfehlungen für andere, die Valohai in Betracht ziehen:** Valohai ist eine großartige Umgebung, um Ihre ML-Projekte zu entwickeln und auszuführen, insbesondere wenn Sie auf verstreute Ressourcen (Buckets, Datenbanken, GPU-Knoten usw.) über eine einzige, benutzerfreundliche Benutzeroberfläche zugreifen müssen. Das Support-Team ist auch sehr reaktionsschnell und es gibt viele Dokumente und Ressourcen, die Ihnen bei allen Aspekten der Valohai-Nutzung helfen können, sodass Sie es auch als Anfänger sehr schnell und effektiv einrichten und verwenden können. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Ich benutze Valohai, um Daten zu sammeln und vorzubereiten sowie Modelle mit unterschiedlichen Architekturen auf verschiedenen Maschinen zu trainieren. Ich kann kleinere Instanzen desselben Modells problemlos auf kleineren Testmaschinen ausführen und dann das Training auf größeren dedizierten Knoten skalieren. Ich habe Zugriff auf die gesamte Infrastruktur unseres Projekts (die auf verschiedene Maschinen verteilt ist) von einem einzigen Ort aus, was großartig ist und es mir ermöglicht, jede Art von Experiment sehr schnell einzurichten und durchzuführen. ### 16. Großartiges Nischenunternehmen **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Harry A. | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** February 15, 2023 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Ihr Kundenservice ist erstaunlich, schnell, reaktionsschnell und vor allem effektiv. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Ihre neuen Farben auf ihrem Startbildschirm würden einen Dunkelmodus viel mehr bevorzugen. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Hilft, alle unsere Machine-Learning-Operationen zu organisieren und zu orchestrieren. ### 17. Systematische maschinelle Lernforschung und Orchestrierung **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Andres H. | Principal Data Scientist **Reviewed Date:** May 30, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** * Vollständig technologieagnostisch * Berücksichtigung unterschiedlicher Fachkenntnisse und Engagements, von der einfachen Durchführung eines Experiments in der Benutzeroberfläche bis hin zum programmatischen Aufbau einer Pipeline mit Hunderten von Schritten **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nichts wirklich abgelehnt. Ich wünschte, die Flusskontrolle in Pipelines, z.B. if- oder while-Schleifen, wäre ausgefeilter, aber es ist etwas, woran sie ständig arbeiten. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Versionskontrolle all unserer Experimente, wodurch systematische Forschung erleichtert wird. Für unsere Arbeit müssen wir als Team zusammenarbeiten können, und wir müssen in der Lage sein, unsere Arbeit zu reproduzieren. Valohai bietet eine zentrale Umgebung, in der nicht nur Experimentergebnisse gesammelt werden, sondern auch ein Ort, an dem jeder auf früheren Arbeiten zu einem Thema aufbauen und diese schließlich übernehmen kann. Wie hat ein Kollege vor 6 Monaten ein Modell trainiert? Schau im Projekt nach. An welcher Hypothese arbeitest du? Schau im Projekt nach. ### 18. Ein sehr anpassungsfähiges ML-Ops-Tool **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Verifizierter Benutzer in Automobil | Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 24, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Die Kosteneinsparungen, wir haben in Erwägung gezogen, ein eigenes Rechenzentrum zu bauen, aber mit Valohai erhalten wir die Abrechnung pro Sekunde für AWS EC2-Instanzen und man kann einfach nicht die Endkosten schlagen. Die Rückverfolgbarkeit, die Möglichkeit, jedes Produktionsmodell nachzuverfolgen und zu reproduzieren, ist für uns von unschätzbarem Wert. Bei der Arbeit mit Konsumgütern macht es einfach Sinn. Für unsere Automobilkunden ist es ein Muss. Der Kundensupport, kompetentes Personal, das uns nie im Stich gelassen hat. Und bis heute werden Kundenanfragen und -vorschläge umgesetzt. Die generische Art, wie es aufgebaut ist. Wir machen viele Dinge in Valohai. Nicht nur maschinelles Lernen. Wie Rendering oder Datenverarbeitung. Wenn wir Code haben, den wir auf einer Cloud-Maschine ausführen möchten, gibt es wirklich keinen Grund, ihn nicht über Valohai laufen zu lassen. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Oft verwenden wir Valohai auf Arten, für die es wahrscheinlich nicht vorgesehen war. Das bedeutet, dass wir manchmal auf nicht dokumentiertes Verhalten, Regeln oder Einschränkungen stoßen. Es ist nicht immer klar, ob es sich um eine Valohai-Einschränkung, einen Benutzerfehler oder einen Fehler aufgrund fehlender oder schwer verständlicher Fehlercodes handelt. Das ist wirklich nicht die Schuld von Valohai, und wir haben immer hervorragenden Support erhalten, wann immer diese Probleme auftreten. **Empfehlungen für andere, die Valohai in Betracht ziehen:** Mach dir keine Sorgen über Container oder andere Voraussetzungen in Valohai. Fang an, es zu benutzen, und fülle es nach und nach aus. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Rückverfolgbarkeit, Kosteneinsparungen, Zeitersparnis und Benutzerfreundlichkeit. Aufgrund der grafischen Benutzeroberfläche und der leicht verständlichen Pipelines können selbst die komplexeren Aufgaben von jedem in unserem Team genutzt werden. Es ist also ein großartiger Ort, um sowohl zu lernen als auch unsere ML-Pipeline zu nutzen. ### 19. Sehr fähige Plattform mit großartigem Kundenservice. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Nathaniel H. | Senior Data Scientist, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** October 24, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Valohai ist sehr intuitiv zu bedienen, was es unserem Team erleichterte, Modelle effizient und effektiv bereitzustellen und zu überwachen. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Es fehlten ein paar kleinere Verbesserungen der Lebensqualität, aber das Valohai-Team hörte auf unser Feedback, wann immer wir über Funktionsanfragen diskutierten. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Sie machen es den Data-Science-Teams leicht, Modelle zu entwickeln und bereitzustellen, ohne den ganzen Aufwand, der typischerweise mit maßgeschneiderter Cloud-Bereitstellung und -Überwachung verbunden ist. ### 20. Großartige ML Ops-Plattform! **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Flaviu S. | Computer Vision Engineer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 21, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Beste Dinge über Valohai: - einfach zu verwenden, großartige Dokumentation, aktiver Support von ihrem Team - deckt die wichtigsten ML-Workflows ab: Modell- und Experimentversionierung, Modellbereitstellung, Hyperparameter-Suche - nahtlose Github-Code- und Cloud-Compute-Integrationen **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nicht viel zu bemängeln. Bei einigen seltenen Gelegenheiten stießen wir an die Grenzen ihrer verfügbaren Funktionalität, aber wir erhielten immer Hilfe von ihrem Team, um eine Lösung zu finden, oder die Funktionalität war in einer späteren Version verfügbar. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Valohai war entscheidend für unsere Fähigkeit, schnell hochwertige ML-Modelle für unsere Kunden zu trainieren und bereitzustellen. Mit ihrer Plattform hat sich unsere Bereitstellungszeit für ein Projekt erheblich verkürzt. Die Iteration der von uns bereitgestellten Modelle ist jetzt einfacher. ### 21. Einfache, aber leistungsstarke MLOps-Lösung, die unsere Markteinführungszeit drastisch verkürzt. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Thilo H. | CTO, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** May 31, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Der Einstieg ist sehr einfach und unvoreingenommen. Sie können einfach den Code, den Sie bereits haben, nehmen und ihn innerhalb weniger Stunden mit Valohai zum Laufen bringen, und es deckt die gesamte Wertschöpfungskette ab. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nichts, woran ich gerade denken kann. Valohai erfüllt all unsere Bedürfnisse. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir führen all unsere MLOps auf Valohai aus. Das bedeutet Datenverarbeitung, Modelltraining, Bereitstellung usw., die alle innerhalb unseres AWS-Kontos laufen. Wir konzentrieren uns auf Deep-Learning-Modelle, daher müssen wir GPU-Ressourcen dynamisch bereitstellen, wofür Valohai perfekt geeignet ist. ### 22. Die Verwendung von Valohai hat die Art und Weise verändert, wie wir Modelle erstellen und bereitstellen. **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Michael S. | CTO **Reviewed Date:** April 21, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Ihr Produkt funktioniert hervorragend und selbst bei Randfällen, die untersucht werden müssen, ist ihr Team großartig darin, uns zu unterstützen. Wir können uns auf ihre Werkzeuge innerhalb unserer eigenen Infrastruktur verlassen. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Nur kleine Dinge kommen mir in den Sinn (ich mag flache UIs). Eine weitere kleine Verbesserung könnte eine bessere Möglichkeit sein, ihre Test-UI mit lokalen Kubernetes-Instanzen zu verbinden. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir wollten eine Plattform für unsere Ingenieure, um neue ML-Modelle zu entwickeln und sie in die Produktion zu bringen, ohne viel Beteiligung von der Infrastrukturseite, und um zu verhindern, dass das Beenden von Instanzen vergessen wird. ### 23. Großartige MLOps-Plattform **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Bitzel Enrique C. | Assistant Lecturer, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** April 27, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Integration mit beliebten Cloud-Plattformen auf dem Markt. Unterstützung für den Kunden ist sehr nützlich und Anleitung zur Nutzung von Best Practices ist ein großartiger Service. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Lokale Nutzung könnte etwas knifflig sein, jedoch unterstützen sie die lokale Implementierung, falls dies erforderlich ist. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir arbeiten an Problemen der Klassifizierung im Telemarketing. ### 24. Großartige Berater **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Mark P. | Technical Architecture Delivery Manager, Unternehmen mittlerer Größe (51-1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** November 19, 2021 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Wir haben Valohai genutzt, um einen Plan für die ML-Integration zu erstellen. Sie waren großartig darin, das Wesentliche herauszuarbeiten und uns genau zu sagen, was wir brauchten. Ein tolles Team! **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Ihre Antworten bedeuteten, dass wir wahrscheinlich nicht in der Lage sein würden, ML zu verwenden. Wir waren ein wenig zu früh im Prozess, aber ohne ihre fachkundige Hilfe hätten wir es nicht gewusst. Es lohnt sich immer, zu expandieren und zu erkunden. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Wir lösten oder beabsichtigten, Datenmetrikenprobleme mit unserer DevSecOps-Pipeline zu lösen. Wir wollten, dass die ML-Tools Waldansichten durchführen und herausfinden, welche Entscheidungsbäume die effektivsten Wege im Prozess waren. ### 25. Valohai: Plattform, die alles automatisiert **Rating:** 5.0/5.0 stars **Reviewed by:** Aswanth V. | Associate Software Engineer, Unternehmen (> 1000 Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 07, 2022 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** Valohai ist ein Automatisierungstool, das über gute Fähigkeiten und Genauigkeit bei der Datenextraktion und deren Bereitstellung verfügt. Die Extraktionszeit ist kürzer und es zeigt eine bessere Leistung. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Derzeit gibt es keine Nachteile in Valohai. Alles funktioniert gut und reibungslos. **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Valohai durch ML half bei der Extraktion von Daten und deren Modellierung, um das Ziel zu erreichen, und die bereitgestellte Sicherheit war gut mit Speicher- und Cloud-Funktionen. ### 26. Wenn Sie ein Deep-Learning-Projekt haben, ist dies Ihr bevorzugtes Werkzeug. **Rating:** 4.5/5.0 stars **Reviewed by:** Zee G. | Digital Operations Manager, Kleinunternehmen (50 oder weniger Mitarbeiter) **Reviewed Date:** January 29, 2019 **Was gefällt Ihnen an Valohai am besten?** - Valohai ermöglicht eine einfache Verwaltung für Deep Learning, die normalerweise von einer Vielzahl von Tools abgedeckt wird und schwierig zu verwalten ist. Es bringt alle Tools, die Sie verwenden, an einem Ort zusammen und daher müssen Sie sich, abgesehen von den großen Datenmengen, mit denen Ihre maschinellen Lernalgorithmen umgehen müssen, nicht mit mehreren verschiedenen Plattformen auseinandersetzen. - Versionskontrolle für maschinelle Lernalgorithmen. Ich denke, dies ist einer der wichtigsten Mehrwertpunkte von Valohai. Meistens erhält man nur den Anfangssatz von Daten und das "gelernte" Ergebnis (ohne eine Ahnung oder nur eine grundlegende Vorstellung davon, was dazwischen passiert ist). Valohai ermöglicht es Ihnen, all diese Informationen zu verfolgen und gibt Ihnen daher die Möglichkeit, das Experiment zu wiederholen, indem Sie ein paar Faktoren ändern, die Ihren Algorithmus nicht in die richtige Richtung gelenkt haben (anstatt zu raten und zu versuchen). - Pipeline-Automatisierung ist ein weiteres Merkmal der Valohai-Plattform, die API-First-Entwicklung fördert, daher ist es einfach, die Pipeline in Ihre bestehenden Entwicklungsprozesse zu integrieren. - Einfaches Hochskalieren des Projekts. - Valohai hat gute Beispielanwendungen, die beweisen, dass dies funktioniert. **Was gefällt Ihnen an Valohai nicht?** Bisher habe ich keine Probleme festgestellt. Es unterstützt eine Vielzahl von verschiedenen ML/AI/Deep Learning/anderen Tools, daher passt es sich dem an, was ich tue, und nicht umgekehrt. **Empfehlungen für andere, die Valohai in Betracht ziehen:** Es kümmert sich um viele Kopfschmerzen im Zusammenhang mit dem maschinellen Lernen (wie die Integration mit verschiedenen Tools, die Sie bereits verwenden und nicht wechseln möchten, oder Skalierbarkeit, oder die Versionskontrolle, die hilft, den Moment zu bestimmen, in dem etwas schiefgelaufen ist - oder richtig.) **Welche Probleme löst Valohai für Sie, und wie profitieren Sie davon?** Das Unternehmen, für das ich arbeite, erstellt Softwareprodukte mit maschinellen Lernfunktionen, und bisher war es das beste Werkzeug, das wir für das Management von Deep Learning verwendet haben. ## Valohai Discussions - [Wofür wird Valohai verwendet?](https://www.g2.com/de/discussions/what-is-valohai-used-for) - 1 comment - [View Valohai pricing details and edition comparison](https://www.g2.com/de/products/valohai/reviews?section=pricing&secure%5Bexpires_at%5D=2026-05-31+02%3A44%3A38+-0500&secure%5Bsession_id%5D=b6498769-cf92-4b60-a9c9-d5529ad8a151&secure%5Btoken%5D=bc207613a619a959e12d08c71afa8f0a2bec39bd12a8207055428b5c289839e9&format=llm_user) ## Valohai Integrations - [MLflow](https://www.g2.com/de/products/mlflow-mlflow/reviews) ## Valohai Features **Einsatz** - Sprachliche Flexibilität - Flexibilität des Rahmens - Versionsverwaltung - Einfache Bereitstellung - Skalierbarkeit **Einsatz** - Sprachliche Flexibilität - Flexibilität des Rahmens - Versionsverwaltung - Einfache Bereitstellung - Skalierbarkeit **Management** - Katalogisierung - Überwachung - Regierend - Modell-Registry **Transaktionen** - Metriken - Infrastruktur-Management - Zusammenarbeit **Management** - Katalogisierung - Überwachung - Regierend **Generative KI** - Textgenerierung - Textzusammenfassung ## Top Valohai Alternatives - [Gemini Enterprise Agent Platform](https://www.g2.com/de/products/gemini-enterprise-agent-platform/reviews) - 4.3/5.0 (650 reviews) - [Databricks](https://www.g2.com/de/products/databricks/reviews) - 4.6/5.0 (760 reviews) - [SAP HANA Cloud](https://www.g2.com/de/products/sap-hana-cloud-2025-10-01/reviews) - 4.3/5.0 (522 reviews)