Recensioni e Dettagli del Prodotto NVIDIA Deep Learning AMI

La parte migliore di avere AMI è che possiamo cambiare le accelerazioni GPU su VM in pochi minuti quando necessario e in base al carico sui server. È anche molto utile nella gestione dei costi di sviluppo durante l'addestramento di modelli di deep learning, e possiamo passare a qualsiasi GPU Nvidia al volo quando necessario. Durante la prototipazione del prodotto, gli SDK disponibili, i modelli pre-addestrati e altre applicazioni sono molto utili per consegnare la prima versione ai clienti in meno tempo e senza una ricerca approfondita. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Nvidia può migliorare sul lato UX/UI, e stiamo aspettando più modelli pre-addestrati per il braccio robotico e alcuni modelli pronti per AR/VR e animazioni con personaggi. Le macchine sono così potenti ed efficienti che NVIDIA non ha spazio per delusioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La performance è superba. L'accesso è veloce e facile. NVIDIA accelera l'innovazione eliminando il compito complesso di costruire e ottimizzare un'intera pila software di deep learning ottimizzata specificamente per le GPU. È una grande piattaforma per apprendere le reti neurali di deep learning. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Può essere utilizzato per problemi di classificazione. La mancanza di buon senso, le emozioni non sono gestite correttamente ora. Può essere migliorato per gestire più dati. Alcuni degli algoritmi standard di deep learning sono difficili da eseguire utilizzando questo software. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sta avendo più esposizione. La prossima generazione di apprendimento. Apprendimento di AI, Data Science e grafica che lo rende più potente. Nvidia, il nome per la grafica ora, porterà una rivoluzione nel mondo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

niente da non gradire in particolare. sto solo aspettando più apprendimento straordinario in modo concettuale. So che Nvidia non deluderà in questo. Aspettiamo e vediamo Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Esegue diversi metodi di deep learning come la scienza dei dati e i container e può essere adattato in base alle tue esigenze. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

necessitava di una comunità più attiva per risolvere i problemi in pochissimo tempo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questa è una delle migliori applicazioni per l'analisi del Deep Learning. Ci sono molti modelli che possono essere provati e fornire un buon risultato ottimale. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Non c'è nulla di simile, ma l'interfaccia utente e la complessità del modello possono essere ridotte un po' in modo che possa diventare un'applicazione leggera. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Facile da usare con documentazione abbondante. Anche la comunità di supporto è stata molto utile nella risoluzione dei problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il prezzo è un po' troppo alto per i nostri gusti. Anche le caratteristiche del prodotto sono un po' troppo limitate. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace soprattutto che abbiano un ambiente molto ben organizzato che aiuta a gestire vari processi di deep learning come la scienza dei dati e i container, e può essere regolato secondo le tue esigenze nello sviluppo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il supporto in tempo reale può essere migliorato e reso più efficace per i consumatori. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

AMI lavora sui principi della tecnologia cloud che sono altamente sicuri e con zero possibilità di corruzione dei dati. Il deep learning di NVIDIA ha un software programmato in modo unico che utilizza tutti i core tensor, rendendo i PC molto più veloci di quelli convenzionali. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Come utente straniero di NVIDIA AMI, 3$ all'ora è troppo, il che è l'unico svantaggio di questa tecnologia, ma potrebbero esserci magazzini disponibili qui, quindi le tariffe dovrebbero essere in base alla valuta del paese. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Incredibile prestazione e modelli per l'apprendimento profondo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La complessità dell'UX si è rivelata una sfida per il mio team. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Questo contenitore viene pre-ottimizzato, non c'è bisogno di configurare un ambiente virtuale nella tua macchina in loco (anche se a volte è decisamente meglio). Hai anche accesso alle GPU Nvidia di alta qualità (non al dettaglio). Su Ubuntu standard, e puoi ovviamente caricare l'interfaccia grafica se vuoi, ma altrimenti, un sistema operativo molto familiare che ha problemi di collisione minimi (nessuno?) con la maggior parte delle librerie AI/ML recenti (a differenza di Windows per esempio). Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La differenza tra costruire il tuo box e avviarne uno in un marketplace cloud si avverte più a lungo lavori su di esso e quanto tempo esattamente avrai bisogno di farlo funzionare ogni giorno. Trovo che avere un box locale possa essere utile per la sperimentazione, ma altrimenti ti costerà 3-4 USD/ora per eseguire questa istanza. La GPU di grado più alto (al dettaglio) è attualmente la RTX 3090, che costa MSRP < $2000. Se hai già una bella macchina e vuoi solo acquistare la scheda, potrebbe avere più senso farlo (anche se attualmente siamo in una carenza di chip, quindi forse non esattamente in questo momento). Tuttavia, un processo che potrebbe richiedere più box, a meno che tu non voglia impostare una server farm a casa tua, questo è il modo migliore per procedere. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.