Google Cloud Deep Learning Containers Avis & Détails du Produit

Google Cloud se tient "haut" et à proximité pour l'intégration d'entreprise innovante de pointe avec divers services dans les complexités de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, et les capacités d'analyse de données avec des services s'étendant à BigQuery, Cloud Functions, Google Kubernetes Engine, Google Workspace et Firebase, etc.

Il y a d'énormes fonctionnalités - facilité d'utilisation et de mise en œuvre, interface conviviale, et la fréquence d'utilisation est élevée en raison de la polyvalence de la plateforme dans la gestion de charges de travail sophistiquées, l'orchestration, l'analyse de données, l'informatique sans serveur, et l'orientation centrée sur le support client avec une documentation de haut niveau. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Google Cloud pourrait bénéficier d'une compatibilité améliorée avec les systèmes hérités et les applications non-Google, notamment en simplifiant le processus de configurations personnalisées.

En tant que force de premier plan dans le domaine du cloud, Google Cloud démontre une croissance innovante, une approche fortement axée sur le client et une suite de produits constamment fiable. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

En tant qu'utilisateur régulier de Google Cloud, certaines des meilleures fonctionnalités de Google Cloud sont les outils et services flexibles qu'il propose, les outils d'IA et de ML, le stockage en nuage, la haute sécurité et l'intégration avec d'autres plateformes Google, ce qui facilite grandement le travail des développeurs, des devops et d'autres utilisateurs sur n'importe quelle plateforme d'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je ne trouve rien que je n'aime pas actuellement à propos de Google Cloud, même après l'avoir utilisé si fréquemment au quotidien. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Aider au stockage et au partage de fichiers en un clic, les plans d'abonnement sont normaux, facile de stocker des fichiers lourds en un clic Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, les fichiers lourds prennent du temps ou parfois le téléchargement échoue. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Exécuter et créer des conteneurs d'apprentissage profond manuellement prend beaucoup de temps en réalité. mais avec Google Deep Learning Containers, nous avons travaillé moins sur l'infrastructure et nous concentrons davantage sur la logique, les implémentations de modèles, nous pouvons faire évoluer ces conteneurs en fonction de notre utilisation et économiser beaucoup de temps pour nous-mêmes et les besoins de l'entreprise. Une autre chose, seul Google Cloud dispose des meilleures technologies intégrées à jour, mais les techniciens devraient être conscients de ces outils utiles, en particulier les ingénieurs en apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Voir une option de déploiement appropriée et facile pour toutes les tâches car c'est le principal problème lorsque vous déployez des conteneurs Google Deep Learning sur la plateforme Google Cloud, cela prend du temps à configurer correctement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure façon de démarrer votre projet comme la science des données aide beaucoup à votre application pour installer les bibliothèques et frameworks connexes de manière rapide. La meilleure utilisation du conteneur est dans l'industrie SIEM. Les gens peuvent l'utiliser facilement pour analyser leurs données industrielles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines bibliothèques ne sont pas disponibles, comme Tensorflow, ce qui est un problème pour les développeurs, de plus, le coût des logiciels est élevé par rapport à d'autres logiciels disponibles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La capacité de démarrer votre projet avec tous les bons outils nécessaires pour effectuer la science des données pour votre application aide à gagner beaucoup de temps pour installer des bibliothèques et des frameworks. Nous avions utilisé ce service abondamment pour répondre à nos besoins d'analyse SIEM en utilisant des conteneurs de science des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le coût est énorme par rapport à toutes les autres alternatives présentes sur le marché à ce jour. Les bibliothèques Tensorflow ne sont pas disponibles pour les anciennes versions, donc si vous migrez un ancien code fonctionnant sur un ancien cadre vers des conteneurs d'apprentissage profond, un changement de code est nécessaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

nous pouvons déployer sur d'autres plateformes également comme Kubernetes, docker swam et bien d'autres. c'est un logiciel convivial. je l'ai vraiment aimé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je sais que ce logiciel est en cours de mise à niveau et de correction des bogues, après un certain temps, il sera déployé parfaitement. Un petit problème de compréhension, mais il sera bientôt résolu. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La vitesse de mise en réseau est époustouflante et elle réduit considérablement les avantages en termes de coûts. Très bon de voir toute l'infrastructure pour faire fonctionner une entreprise en un seul endroit. Une excellente plateforme pour l'exécution des algorithmes d'apprentissage profond. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

C'est plus lent que Cloudflare et aussi un peu plus cher. Le support doit également être amélioré un peu en fournissant plus de numéros de support client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il dispose d'un cluster Kubernetes pour déployer n'importe quel conteneur Docker. Cela améliore le prototypage et l'emballage de l'application.

Il dispose de Vertex AI et la plupart des packages de science des données sont préinstallés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le prix du moteur de calcul est un peu plus élevé que celui des concurrents.

Il serait formidable s'ils pouvaient offrir d'autres pipelines de déploiement de données dans le cadre de ces conteneurs d'apprentissage profond sur le cloud. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

When making a deep learning model consumable, getting it in a container environment is the hardest part, with these containers, the environment is pretty optimized and easy to use so it stops being a headache. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

If you haven't worked with containers before, it can get a bit confusing, as you'll need to add more parameters to the container so it works as it should. However, this can be good as you can personalize everything in the container. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.