Avis et détails du produit NVIDIA Deep Learning AMI

La meilleure partie d'avoir AMI est que nous pouvons changer les accélérations GPU sur VM en quelques minutes lorsque cela est nécessaire et en fonction de la charge sur les serveurs. C'est également très utile pour gérer le coût du développement pendant l'entraînement des modèles d'apprentissage profond, et nous pouvons passer à n'importe quel GPU Nvidia à la volée selon les besoins. Lors du prototypage de produit, les SDK disponibles, les modèles pré-entraînés et d'autres applications sont très utiles pour livrer la première version aux clients en moins de temps et sans recherche approfondie. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Nvidia peut s'améliorer du côté UX/UI, et nous attendons plus de modèles pré-entraînés pour le bras robotique et certains modèles prêts pour la RA/RV et les animations avec des personnages. Les machines sont si puissantes et efficaces que NVIDIA n'a pas de place pour la déception. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La performance est superbe. L'accès est rapide et facile. NVIDIA accélère l'innovation en éliminant la tâche complexe de construire et d'optimiser une pile logicielle d'apprentissage profond complète, spécialement adaptée aux GPU. C'est une excellente plateforme pour apprendre les réseaux neuronaux d'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il peut être utilisé pour des problèmes de classification. Le manque de bon sens, les émotions ne sont pas gérées correctement maintenant. Il peut être amélioré pour traiter plus de données. Certains des algorithmes d'apprentissage profond standard sont difficiles à exécuter avec ce logiciel. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il a plus d'exposition. prochaine génération d'apprentissage. L'apprentissage de l'IA, de la science des données et des graphiques qui le rend plus puissant. Nvidia, le nom pour les graphiques, va apporter une révolution au monde. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

rien à détester quoi que ce soit en tant que tel. juste en attente de plus d'apprentissage incroyable de manière conceptuelle. Je sais que Nvidia ne va pas décevoir à cet égard. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il exécute diverses méthodes d'apprentissage profond comme la science des données et les conteneurs et peut être ajusté selon vos besoins. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

avait besoin d'une communauté plus active pour résoudre les problèmes en un rien de temps. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est l'une des meilleures applications pour l'analyse de l'apprentissage profond. Il existe de nombreux modèles qui peuvent être essayés et fournir un bon résultat optimal. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a rien de tel, mais la complexité de l'interface utilisateur et du modèle peut être réduite un peu afin qu'elle puisse devenir une application légère. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Facile à utiliser avec une documentation abondante. La communauté de support a également été très utile pour résoudre les problèmes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le prix est un peu trop élevé à notre goût. Les caractéristiques du produit sont également un peu trop limitées. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime surtout qu'ils aient un environnement très bien organisé qui aide à exécuter divers processus d'apprentissage profond comme la science des données et les conteneurs, et qui peut être ajusté selon vos besoins dans le développement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le support en temps réel peut être amélioré et rendu plus efficace pour les consommateurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

AMI fonctionne sur les principes de la technologie cloud qui sont hautement sécurisés et avec zéro risque de corruption des données. L'apprentissage profond de NVIDIA dispose d'un logiciel programmé unique qui utilise tous les cœurs tensoriels, rendant les PC beaucoup plus rapides que les conventionnels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant qu'utilisateur étranger de NVIDIA AMI, 3 $ par heure est trop élevé, ce qui est le seul inconvénient de cette technologie, mais des entrepôts pourraient être disponibles ici, donc les tarifs devraient être en fonction de la devise du pays. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Performance incroyable et modèles pour l'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La complexité de l'UX s'est avérée être un défi pour mon équipe. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce conteneur est pré-optimisé, pas besoin de configurer un environnement virtuel sur votre machine sur site (bien que parfois cela soit définitivement mieux). Vous avez également accès aux GPU Nvidia de haute qualité (non commerciaux). Sur Ubuntu standard, et vous pouvez évidemment charger l'interface graphique si vous le souhaitez, mais sinon, un système d'exploitation très familier qui a des problèmes de collision minimes (aucun ?) avec presque toutes les bibliothèques AI/ML récentes (contrairement à Windows par exemple). Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La différence entre construire votre propre machine et en lancer une dans un marché de cloud se fait sentir plus vous travaillez dessus et selon exactement combien de temps vous aurez besoin de la faire fonctionner chaque jour. Je trouve qu'avoir une machine locale peut être utile pour l'expérimentation, mais sinon cela vous coûtera 3-4 USD/heure pour faire fonctionner cette instance. Le GPU de la plus haute qualité (au détail) est actuellement le RTX 3090, qui coûte un prix de détail suggéré par le fabricant (MSRP) de moins de 2000 $. Si vous avez déjà une bonne machine et que vous souhaitez simplement acheter la carte, cela peut avoir plus de sens de le faire (bien que nous soyons actuellement en pénurie de puces, donc peut-être pas exactement en ce moment). Pourtant, un processus qui peut nécessiter plusieurs machines, à moins que vous ne vouliez installer une ferme de serveurs chez vous, c'est la meilleure façon de procéder. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.