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Lightning AI

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Recensioni e Dettagli del Prodotto Lightning AI

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Recensioni Lightning AI (4)

4.5
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Rakshit A.
RA
AI DEVELOPER
Mid-Market (51-1000 dip.)
"La migliore piattaforma per addestrare e distribuire i modelli di intelligenza artificiale"
Cosa ti piace di più di Lightning AI?

Ho utilizzato Lightning AI per il fine-tuning di uno dei modelli LLM sui dati del cliente per un caso d'uso chatbot, l'impostazione dell'ambiente virtuale e l'installazione sono molto facili e hanno mantenuto una documentazione adeguata per questo. Inoltre, il deployment dei modelli sul loro cloud e l'impostazione dell'auto-scaling non richiedono alcuna codifica. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Lightning AI?

Un problema che ho riscontrato è che il loro supporto clienti o la comunità era molto lento, stavo affrontando un problema di versione e quando ho chiesto loro ho ricevuto una risposta dopo 4 giorni. La piattaforma si blocca spesso quando viene mantenuta per lunghe ore di allenamento. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Shivam G.
SG
Software Developer
Tecnologia dell'informazione e servizi
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"LightingAI: Una piattaforma per costruire prodotti AI alla velocità della luce"
Cosa ti piace di più di Lightning AI?

Nessuna o minima configurazione richiesta: LightingAI aiuta gli sviluppatori a costruire prodotti di intelligenza artificiale senza alcuna configurazione sul loro hardware.

Un gran numero di modelli esistenti: Ha molti modelli esistenti da ottimizzare. Una grande varietà di LLM, ad esempio: CodeLlama, Llama2, ecc.

Facile creare modelli: Possiamo facilmente creare modelli da esso senza codice o con pochissimo codice. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Lightning AI?

spazio di archiviazione limitato nel livello gratuito: Il livello gratuito offre una capacità di archiviazione limitata per gli utenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Utente verificato in Bancario
UB
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"Revisione di Lightning AI"
Cosa ti piace di più di Lightning AI?

Caratteristiche più utili:

Modelli di progetto e componentizzazione

- Modelli predefiniti

Nessuna barriera hardware per il lavoro AI

Addestramento distribuito e supporto multi-GPU

Ambiente di sviluppo integrato

Automazione del flusso di lavoro

Comunità e strumenti open source

Vantaggi dell'utilizzo di Lightning AI:

Formattazione intelligente in Excel

Strumenti di automazione per PowerPoint

Collegamento da Excel a PowerPoint/Word

Libreria di diapositive e modelli riutilizzabili Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Lightning AI?

Lightning AI – Aspetti meno utili

alcuni punti dolenti:

Il sistema di crediti può essere limitante

Bug nella configurazione dello studio

Non ideale per i principianti

Atmosfera da startup

Alcune funzionalità bloccate dietro un paywall

Svantaggi-

Prezzi più alti per piccoli team o individui

Anche un risparmiatore di tempo come UpSlide ha i suoi momenti di frustrazione:

Può sembrare macchinoso a volte

– lag o comportamento lento in Excel o PowerPoint quando UpSlide è in esecuzione.

Non molto personalizzabile

– Si ottiene un flusso di lavoro strutturato, ma gli utenti esperti che vogliono modificare i modelli o la logica di automazione potrebbero sentirsi limitati.

Limitato al di fuori di Microsoft Office Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Ramanujam K.
RK
Student
Software per computer
Piccola impresa (50 o meno dip.)
"sviluppo dell'IA nel cloud"
Cosa ti piace di più di Lightning AI?

Ho usato Lightning AI per costruire app AI nel cloud, ho usato VS Code e molti altri strumenti e software relativi al machine learning sul web, come Jupyter Notebook, facili da configurare. Ho eseguito grandi LLM senza alcun problema. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Cosa non ti piace di Lightning AI?

ci sono alcune volte in cui gli studi configurati non si aprivano dopo l'installazione, devo riconfigurarli di nuovo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non ci sono abbastanza recensioni di Lightning AI per consentire a G2 di fornire informazioni per l'acquisto. Di seguito alcune alternative con più recensioni:

1
Logo di Vertex AI
Vertex AI
4.3
(634)
Vertex AI è una piattaforma di machine learning (ML) gestita che ti aiuta a costruire, addestrare e distribuire modelli ML in modo più veloce e semplice. Include un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML, oltre a una varietà di strumenti e servizi per aiutarti in ogni fase del processo. Vertex AI Workbench è un IDE basato su cloud incluso con Vertex AI. Rende facile sviluppare e fare il debug del codice ML. Fornisce una varietà di funzionalità per aiutarti nel tuo flusso di lavoro ML, come il completamento del codice, il linting e il debug. Vertex AI e Vertex AI Workbench sono una combinazione potente che può aiutarti ad accelerare il tuo sviluppo ML. Con Vertex AI, puoi concentrarti sulla costruzione e l'addestramento dei tuoi modelli, mentre Vertex AI Workbench si occupa del resto. Questo ti libera per essere più produttivo e creativo, e ti aiuta a portare i tuoi modelli in produzione più velocemente. Se stai cercando una piattaforma ML potente e facile da usare, allora Vertex AI è un'ottima opzione. Con Vertex AI, puoi costruire, addestrare e distribuire modelli ML più velocemente e più facilmente che mai.
2
Logo di Domo
Domo
4.3
(979)
Domo è una piattaforma di esperienza dati nativa del cloud che consente alle organizzazioni di connettere, visualizzare e analizzare dati provenienti da fonti diverse in tempo reale. Progettata per utenti sia tecnici che non tecnici, Domo facilita il processo decisionale basato sui dati a tutti i livelli di un'organizzazione fornendo dashboard intuitivi, approfondimenti basati sull'intelligenza artificiale e visualizzazioni personalizzabili. La sua architettura scalabile garantisce un'integrazione senza soluzione di continuità con i sistemi cloud e on-premise esistenti, permettendo alle aziende di ottimizzare i processi e ottenere risultati concreti in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Integrazione dei Dati: Si connette con oltre 1.000 connettori predefiniti, consentendo un accesso senza soluzione di continuità a vari sistemi di dati, inclusi CRM, ERP e database cloud. - Business Intelligence & Analytics: Offre strumenti intuitivi per creare dashboard dinamici, report e visualizzazioni, rendendo l'analisi complessa accessibile a tutti i team. - Intelligenza Artificiale e Approfondimenti Predittivi: Sfrutta le capacità di apprendimento automatico per fornire analisi predittive e raccomandazioni attuabili basate su dati in tempo reale. - Creazione di App: Consente lo sviluppo di applicazioni aziendali personalizzate, a basso codice e pro-code, che automatizzano i processi e semplificano il processo decisionale. - Sicurezza e Governance: Fornisce strumenti di governance dei dati robusti, inclusi permessi di dati personalizzati, ruoli utente personalizzati e conformità a standard come GDPR e HIPAA. Valore e Soluzioni Principali: Domo affronta la sfida dei dati frammentati unificando le informazioni provenienti da più fonti in un'unica piattaforma, consentendo alle organizzazioni di ottenere approfondimenti completi e prendere decisioni informate rapidamente. La sua interfaccia user-friendly democratizza l'accesso ai dati, permettendo ai team di collaborare efficacemente utilizzando informazioni in tempo reale. Integrando analisi potenziate dall'intelligenza artificiale e applicazioni personalizzabili, Domo aiuta le aziende a ottimizzare le operazioni, identificare tendenze e stimolare la crescita, mantenendo al contempo standard rigorosi di sicurezza e governance.
3
Logo di MATLAB
MATLAB
4.5
(764)
MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.
4
Logo di Snowflake
Snowflake
4.6
(678)
La piattaforma di Snowflake elimina i silos di dati e semplifica le architetture, in modo che le organizzazioni possano ottenere più valore dai loro dati. La piattaforma è progettata come un prodotto unico e unificato con automazioni che riducono la complessità e aiutano a garantire che tutto "funzioni semplicemente". Per supportare una vasta gamma di carichi di lavoro, è ottimizzata per le prestazioni su larga scala, indipendentemente dal fatto che qualcuno stia lavorando con SQL, Python o altri linguaggi. Ed è connessa a livello globale, così le organizzazioni possono accedere in modo sicuro ai contenuti più rilevanti attraverso cloud e regioni, con un'esperienza coerente.
5
Logo di Alteryx
Alteryx
4.6
(669)
Alteryx guida risultati aziendali trasformativi attraverso analisi unificate, scienza dei dati e automazione dei processi.
6
Logo di Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
4.6
(658)
Rendere i big data semplici
7
Logo di SAS Viya
SAS Viya
4.3
(627)
In quanto piattaforma AI, di analisi e gestione dei dati nativa del cloud, SAS Viya ti consente di scalare in modo economico, aumentare la produttività e innovare più rapidamente, supportato da fiducia e trasparenza. SAS Viya rende possibile integrare team e tecnologia, permettendo a tutti gli utenti di lavorare insieme con successo per trasformare domande critiche in decisioni accurate.
8
Logo di SAP HANA Cloud
SAP HANA Cloud
4.3
(570)
SAP HANA Cloud è la base dati cloud-native della SAP Business Technology Platform, memorizza, elabora e analizza i dati in tempo reale su scala petabyte e converte più tipi di dati in un unico sistema gestendoli in modo più efficiente con uno storage multitier integrato.
9
Logo di Posit
Posit
4.5
(565)
Oltre al nostro software di data science open-source, RStudio produce RStudio Team, una piattaforma modulare unica di prodotti software professionali pronti per l'impresa che consentono ai team di adottare R, Python e altri software di data science open-source su larga scala.
10
Logo di Altair AI Studio
Altair AI Studio
4.6
(509)
RapidMiner è un'interfaccia grafica potente, facile da usare e intuitiva per la progettazione di processi analitici. Lascia che la Saggezza delle Masse e i consigli della comunità di RapidMiner guidino il tuo cammino. E puoi facilmente riutilizzare il tuo codice R e Python.
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