Deep Learning VM Image Reseñas y Detalles del Producto

"Me encanta usar Deep Learning VMSS para el entrenamiento de modelos e inferencias porque viene con todos los modelos preentrenados y las dependencias preinstaladas, lo que elimina la molestia de configurar el entorno y me permite comenzar a trabajar directamente." "Aprecio que Deep Learning VMSS esté bien integrado con Google Cloud Platform, lo que facilita la integración con nuestras máquinas virtuales de GCP." "Encuentro que Deep Learning VMSS ahorra tiempo al eliminar la necesidad de reinstalar dependencias personalizadas y configurar entornos, permitiéndome centrarme más en tareas relacionadas con el negocio." "Disfruto de las múltiples opciones disponibles en Deep Learning VMSS para seleccionar versiones de Python y TensorFlow y la capacidad de instalar o reinstalar dependencias, proporcionando flexibilidad y asegurando que pueda trabajar con las configuraciones específicas que necesito." "Me gusta que el proceso de configuración de Deep Learning VMSS sea muy fácil, solo seleccionando una imagen y arrancando una máquina virtual, lo que simplifica significativamente el proceso de inicio." Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro que la inclusión de numerosas dependencias innecesarias puede hacer que la imagen de la máquina virtual se sienta inflada si esas dependencias no son relevantes para mis tareas. Esto resulta en una sensación de ineficiencia ya que algunas dependencias podrían no estar en uso, lo cual no es ideal para mis proyectos específicos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que amo:

Entorno instantáneo, listo para GPU: Desde el primer momento, estas imágenes de VM incluyen toda la pila de ML: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn, CUDA, cuDNN, NCCL, controladores NVIDIA, JupyterLab y más.

Amplio soporte de frameworks y hardware: Elige entre CPUs o GPUs, y frameworks como TensorFlow Enterprise, PyTorch, imágenes HPC—es fácil ajustar tus necesidades de hardware y software.

Integración fluida con Google Cloud: Enlaces sin problemas a BigQuery, Vertex AI, Cloud Storage y otros servicios mantienen mi flujo de trabajo fluido y eficiente.

Tiempo de configuración cero: El tiempo ahorrado al evitar instalaciones manuales de controladores, frameworks y Jupyter es enorme—reduce la fricción y elimina los dolores de cabeza de compatibilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aunque la imagen de VM de Deep Learning es poderosa y ahorra mucho tiempo de configuración, hay algunas áreas para mejorar:

Los costos pueden escalar rápidamente, especialmente al usar instancias de GPU para trabajos de larga duración o al dejar accidentalmente las VMs encendidas.

La personalización a veces es limitada; instalar versiones de paquetes muy específicas o bibliotecas poco comunes puede romper las dependencias preconfiguradas.

Los tiempos de inicio para VMs grandes (especialmente con GPUs) a veces pueden parecer lentos en comparación con algunos otros proveedores de la nube.

Gestionar los límites de cuota y la disponibilidad regional de GPUs a veces interrumpe los flujos de trabajo si la capacidad es limitada en una zona.

Es una gran herramienta para los usuarios de Google Cloud, pero los usuarios que vienen de AWS o Azure podrían enfrentar una curva de aprendizaje con el modelo de redes e IAM de GCP. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de la imagen de VM de Deep Learning es el acceso instantáneo a marcos de ML preinstalados y optimizados con soporte para GPU, lo que ahorra mucho tiempo de configuración y me permite comenzar a entrenar modelos de inmediato. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de la imagen de VM de Deep Learning es que los costos pueden aumentar rápidamente con el uso de GPU si no se gestionan cuidadosamente, especialmente para experimentos de larga duración. Un estimador de uso incorporado o una opción de apagado automático serían útiles. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ofrece una amplia gama de características, pero específicamente, me gustó la característica de cada marco para hacer un proyecto de aprendizaje automático o inteligencia artificial como Tensorflow, PyTorch, Keras, etc. Ofrece diferentes herramientas también para integrarlo de manera muy fácil y eficiente. Como esta plataforma es proporcionada por Google Cloud, es bastante obvio que se puede usar y alojar en cualquier plataforma. He utilizado su prueba gratuita durante un mes donde llegué a conocer sus beneficios, luego cobra en función de lo que has utilizado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

El precio basado en el uso a veces te lleva a tener que pagar una cantidad alta. También requiere una buena cantidad de datos y una conexión a internet de calidad para utilizar todas sus funciones de manera eficiente con la menor latencia/demora posible. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de esta imagen es que la máquina virtual creada desde Google con esta imagen tiene las bibliotecas más importantes, el kit de herramientas nvidia cuda, todas estas herramientas ya están sin la molestia de instalarlas desde cero, una vez que esta máquina virtual se inicializa, el científico de datos o el ingeniero de aprendizaje automático puede comenzar directamente a entrenar o construir los modelos. Google tiene un muy buen soporte al cliente donde nos ayudan a crear esta máquina virtual si nos quedamos atascados en algún lugar, además de eso, también tenemos una buena documentación paso a paso para la configuración, y es realmente fácil configurar una nueva máquina virtual en Google Cloud con la imagen de máquina virtual de aprendizaje profundo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hasta ahora no tengo ningún desagrado importante hacia la Imagen VM de DeepLearning. Pero una cosa es que si se crea un sistema operativo Ubuntu no habrá RDP, ese es el caso diferente donde puedes crear un RDP del sistema operativo Ubuntu, pero trabajar a través de RDP será realmente lento, ese es el caso diferente cuando tienes una buena conexión a internet. Otra preocupación para mí es el precio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Realmente me gusta el entorno preconfigurado de Deep Learning VM Image. También proporciona un entorno de computación de alta capacidad que permite realizar tareas con facilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

la configuración a veces no siempre coincide con los requisitos específicos del proyecto. En tales escenarios, se requiere tiempo y esfuerzo para configurar dichos casos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Entorno listo para usar,

Optimizado para el rendimiento,

Integración sin problemas,

Seguridad y actualizaciones, Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Personalización limitada al principio,

Sensibilidad al costo,

Enredos de dependencia,

Necesita una conexión a Internet fuerte Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Las instancias de VM de Deep Learning vienen preinstaladas con marcos de ML populares, controladores optimizados y herramientas. Esto elimina los dolores de cabeza de la configuración y garantiza la compatibilidad. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Uno debe tener experiencia en GCP para trabajar o configurar Google Deep Learning VM. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Complementa perfectamente servicios como Google AI Platform, BigQuery y Cloud Storage, optimizando flujos de trabajo. Es fácil de implementar, incluso para principiantes, y la imagen de VM es fácil de usar con excelente documentación y tutoriales. Algunos usuarios pueden encontrar las asignaciones de recursos predeterminadas demasiado altas para proyectos a menor escala. Soporta GPUs y TPUs de NVIDIA para un entrenamiento e inferencia de modelos más rápidos. Integración perfecta con servicios como Google AI Platform, BigQuery y Cloud Storage, optimizando flujos de trabajo. Puedes usar esto con frecuencia incluso para tareas grandes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No, desde que lo uso no he encontrado nada que sea difícil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Esta facilidad de uso, junto con la infraestructura confiable de Google Cloud, permite a los equipos centrarse más en la experimentación y la innovación en lugar de gestionar dependencias y configuraciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

la integración estrecha con los servicios de Google Cloud, aunque conveniente, puede parecer restrictiva para los equipos que prefieren un enfoque multi-nube o que necesitan migrar cargas de trabajo a otros proveedores de nube Reseña recopilada por y alojada en G2.com.