Отзыв о Grace AI Platform от Marcelo Montalvo

Простое развертывание моделей со всеми основными поставщиками облачных услуг, включая AWS Lambda / Fargate, а также с платформами с открытым исходным кодом, такими как Apache MXNet, CNTK и т. д. Поддержка нескольких языков, таких как Java/Python, делает его подходящим для более широкой аудитории разработчиков. Нет прямой ссылки из консоли GCP на службу Cloud Run — следовательно, требуются настраиваемые вызовы API или запуск локально с использованием образа Docker, цикл выпуска которого мы не контролируем (и нам нужны дополнительные лицензии). В некоторых случаях предельный размер модели может быть слишком большим для больших наборов данных, которые обрабатываются в этих средах. При выборе архитектуры решения следует учитывать как бессерверные развертывания, так и традиционные серверные архитектуры. Мы развернули различные алгоритмы машинного обучения для анализа данных в режиме реального времени на общедоступных устройствах и датчиках Интернета вещей. Полученные показатели передавались клиентам напрямую через панели мониторинга приложений. Легкость, с которой можно создавать модели с использованием Python API или RAPI (в том числе и R). Кроме того, у него есть хорошая документация, доступная в Интернете, наряду с учебными материалами, предоставленными через их веб-сайт, что делает процесс обучения простым и быстрым! Я хотел бы, чтобы у них было больше руководств по другим языкам, таким как Java / Scala и т. Д., Но в целом пока это довольно круто! Очень полезно для быстрого построения модели прогнозной аналитики без каких-либо знаний в области кодирования!