Recensioni e Dettagli del Prodotto Google Cloud Deep Learning Containers

Eseguire e creare manualmente contenitori di deep learning richiede molto tempo nella realtà. Ma con i Google Deep Learning Containers abbiamo lavorato meno sull'infrastruttura e ci siamo concentrati di più sulla logica e sull'implementazione dei modelli. Possiamo scalare questi contenitori in base al nostro utilizzo e risparmiare molto tempo per noi stessi e per le esigenze aziendali. Un'altra cosa: solo Google Cloud ha le migliori tecnologie integrate aggiornate, ma i tecnici dovrebbero essere consapevoli di questi strumenti utili, specialmente gli ingegneri del machine learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È necessario vedere un'opzione di distribuzione adatta e semplice per tutti i compiti perché è il problema principale quando si distribuiscono i Google Deep Learning Containers sulla Google Cloud Platform, ci vuole un po' di tempo per configurarlo correttamente. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il modo migliore per avviare il tuo progetto, come la scienza dei dati, aiuta anche la tua applicazione a installare librerie e framework correlati in modo rapido. Il miglior utilizzo del container è nell'industria SIEM. Le persone possono usarlo in modo semplice per analizzare i loro dati industriali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune librerie non sono disponibili, come Tensorflow, il che è un problema per gli sviluppatori; inoltre, il costo del software è elevato rispetto ad altri software disponibili. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La capacità di avviare il tuo progetto con tutti gli strumenti giusti necessari per eseguire la scienza dei dati per la tua applicazione aiuta a risparmiare molto tempo nell'installazione di librerie e framework. Abbiamo utilizzato abbondantemente questo servizio per soddisfare le nostre esigenze di analisi SIEM utilizzando container di scienza dei dati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il costo è enorme rispetto a tutte le altre alternative presenti sul mercato fino ad oggi. Le librerie Tensorflow non sono disponibili per le versioni più vecchie, quindi se stai migrando del vecchio codice che gira su un framework più vecchio ai contenitori di Deep Learning, è necessario modificare il codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

possiamo distribuire anche su altre piattaforme come Kubernetes, Docker Swarm e molte altre. Questo è un software facile da usare. Mi è piaciuto molto e sto informando gli altri di usarlo anche. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

So che questo software sta aggiornando e correggendo i bug e dopo un certo tempo verrà distribuito perfettamente. C'è un po' di problema nella comprensione, ma verrà risolto molto presto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La velocità della rete è sbalorditiva e riduce notevolmente i costi, molto positivo vedere tutta l'infrastruttura per gestire un'azienda in un unico posto. Ottima piattaforma per eseguire algoritmi di deep learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

È più lento di Cloudflare e anche un po' costoso. Anche il supporto deve essere migliorato un po' fornendo più numeri di supporto clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ha un cluster Kubernetes per distribuire qualsiasi container Docker. Migliora il prototipazione e l'impacchettamento dell'applicazione.

Ha Vertex AI e la maggior parte dei pacchetti di data science sono preinstallati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il prezzo del motore di calcolo è un po' più alto rispetto ai concorrenti.

Sarebbe fantastico se potessero offrire anche altri pipeline di distribuzione dei dati come parte di questi container di deep learning sul cloud. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quando si rende un modello di deep learning utilizzabile, inserirlo in un ambiente container è la parte più difficile; con questi container, l'ambiente è piuttosto ottimizzato e facile da usare, quindi smette di essere un problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Se non hai mai lavorato con i container prima, può diventare un po' confuso, poiché dovrai aggiungere più parametri al container affinché funzioni come dovrebbe. Tuttavia, questo può essere positivo poiché puoi personalizzare tutto nel container. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

è molto utile per i progetti di deep learning, mi è piaciuto, poiché fornisce supporto a tutti i principali framework, quindi è una cosa buona che ho apprezzato Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Al momento, non ho trovato alcun motivo particolare per non apprezzarlo. Precisamente, direi che mi sono mancate le funzionalità di auto ml per il container da utilizzare per il processo immediato. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Puoi integrare il container di deep learning di Google Cloud con Google Cloud Platform, Google Compute Engine, Google Kubernetes Engine e alcuni altri. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Google Cloud Deep Learning non fornisce supporto al di fuori dell'orario lavorativo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

I contenuti del corso e l'argomento sono molto utili nei casi d'uso in tempo reale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla da non apprezzare in lei. Ho sempre voluto che tu avessi questo tipo di contenitore. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.