- Возможность обучать модели с нуля. - Простой доступ к API (нет необходимости кодирования). - Высоко масштабируемая архитектура. - Поддержка API ROCm и Python. - Хорошая команда поддержки. Я использую его в настоящее время в основном из-за его масштабируемости, но общий опыт пока отличный! Пока нет дизлайков, хотя мы все еще очень новый пользователь. В настоящее время я работаю над проблемой распознавания изображений, когда у меня есть довольно большой набор данных с обучающими образцами объемом около 4 ГБ, которые необходимо быстро обработать без потери точности или задержки. Мы решаем эту проблему в первую очередь с помощью Clarify framework вместе с лямбда-функцией AWS для обработки входного конвейера. Это работает очень хорошо, когда производительность обученной модели не сильно различается в разных средах. В противном случае вам может понадобиться несколько экземпляров/кластеров, выполняющих параллельные задачи, если только один экземпляр может обрабатывать всю нагрузку, иначе он станет чрезвычайно медленным, когда один из них снова станет занятым из-за пиков сетевого трафика и т. д.