Apprezzo NVIDIA Merlin per la sua accelerazione senza precedenti della pipeline del sistema di raccomandazione. NVTabular accelera notevolmente la fase di pre-elaborazione dei dati e di ingegneria delle caratteristiche sfruttando le GPU, trasformando compiti di più giorni in minuti. HugeCTR consente l'addestramento di modelli di deep learning massicci con miliardi di parametri gestendo in modo efficiente l'addestramento distribuito su più GPU. Valuto anche la distribuzione in produzione senza soluzione di continuità e la coerenza abilitate tramite Triton Inference Server. Esportare lo stesso flusso di lavoro di ingegneria delle caratteristiche definito in NVTabular direttamente su Triton Inference Server garantisce che le trasformazioni dei dati durante il servizio siano identiche a quelle utilizzate durante l'addestramento, eliminando lo 'skew training-serving'. L'inferenza ottimizzata utilizzando Triton, completa di Hierarchical Parameter Server, garantisce un'elevata capacità di elaborazione e bassa latenza per raccomandazioni in tempo reale. Nel complesso, NVIDIA Merlin non solo aiuta nell'addestramento rapido dei modelli, ma fornisce anche un percorso efficiente e coerente per distribuire modelli in un ambiente di produzione ad alta domanda e bassa latenza. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
In breve, i principali svantaggi o aree di miglioramento di NVIDIA Merlin sono: Blocco Hardware e Costo: Per ottenere i massicci benefici in termini di velocità, è necessario utilizzare GPU NVIDIA di fascia alta. Questo comporta un costo iniziale elevato e ti lega completamente all'ecosistema NVIDIA. Curva di Apprendimento e Maturità dell'Ecosistema: Rispetto a framework onnipresenti come TensorFlow/PyTorch, Merlin è più nuovo e meno maturo. Ha una curva di apprendimento più ripida per i principianti e una comunità più piccola, rendendo più difficile la risoluzione dei problemi e la ricerca di esempi specializzati. MLOps e Orchestrazione: Sebbene acceleri le parti della pipeline, presuppone ancora un alto grado di maturità MLOps per il recupero dei dati circostanti, il versioning e l'orchestrazione (ad esempio, il recupero dei dati da fonti non tabulari disparate). Non risolve l'intero problema della gestione della pipeline. Complessità di Personalizzazione: Uscire dai sentieri battuti o personalizzare profondamente i componenti può essere più complesso rispetto ai framework di deep learning generalizzati. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.
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