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Les utilisateurs rapportent que DeepPy excelle en termes de facilité d'installation, avec un score de 9,2, ce qui le rend particulièrement attrayant pour les petites entreprises cherchant à mettre en œuvre rapidement des solutions d'apprentissage profond. En revanche, NVIDIA DIGITS, bien que convivial, n'a pas de score spécifié pour l'installation, ce qui peut indiquer un processus d'installation légèrement plus complexe.
Les critiques mentionnent que DeepPy se concentre fortement sur l'optimisation et la scalabilité des modèles, ce qui est crucial pour les entreprises qui doivent adapter leurs modèles à mesure que les données augmentent. Cependant, NVIDIA DIGITS est reconnu pour ses capacités de déploiement robustes, permettant aux utilisateurs d'intégrer facilement des modèles dans des environnements de production.
Les utilisateurs de G2 soulignent que DeepPy offre des fonctionnalités de prétraitement des données supérieures, ce qui simplifie la préparation des ensembles de données pour l'entraînement. D'autre part, les utilisateurs sur G2 rapportent que NVIDIA DIGITS se distingue par ses outils de visualisation avancés, fournissant des aperçus clairs des performances des modèles et de la progression de l'entraînement.
Les utilisateurs disent que la documentation et le support de DeepPy sont adéquats, avec une note de qualité de support de 7,0, mais ils estiment qu'ils pourraient être améliorés. À l'inverse, NVIDIA DIGITS a une note de support plus élevée de 7,8, indiquant un système de support plus fiable pour les utilisateurs ayant besoin d'assistance.
Les critiques mentionnent que la personnalisation de DeepPy est un avantage significatif, permettant aux utilisateurs d'adapter le logiciel à leurs besoins spécifiques. En revanche, NVIDIA DIGITS est loué pour ses capacités d'apprentissage profond, en particulier dans l'apprentissage par transfert, ce qui peut faire gagner du temps et des ressources lors de l'entraînement des modèles.
Les utilisateurs rapportent que bien que les deux produits s'adressent aux petites entreprises, NVIDIA DIGITS a une présence sur le marché légèrement plus grande, avec 54,5 % des avis provenant de ce segment, contre 66,7 % pour DeepPy. Cela suggère que NVIDIA DIGITS peut avoir une plus grande attractivité ou reconnaissance dans l'industrie.
DeepPy vs NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Les évaluateurs ont estimé que NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) répond mieux aux besoins de leur entreprise que DeepPy.
En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS) est l'option préférée.
Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de DeepPy à NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS).
Tarification
Prix d'entrée de gamme
DeepPy
Aucun tarif disponible
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Aucun tarif disponible
Essai gratuit
DeepPy
Aucune information sur l'essai disponible
NVIDIA Deep Learning GPU Training System (DIGITS)
Aucune information sur l'essai disponible
Évaluations
Répond aux exigences
7.5
12
8.1
12
Facilité d’utilisation
8.3
12
8.3
12
Facilité d’installation
9.2
10
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.0
10
Pas assez de données
Qualité du service client
7.0
11
7.8
12
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
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