J'apprécie NVIDIA Merlin pour son accélération sans précédent du pipeline des systèmes de recommandation. NVTabular accélère considérablement la phase de prétraitement des données et d'ingénierie des caractéristiques en exploitant les GPU, transformant des tâches de plusieurs jours en minutes. HugeCTR permet l'entraînement de modèles d'apprentissage profond massifs avec des milliards de paramètres en gérant efficacement l'entraînement distribué sur plusieurs GPU. J'apprécie également le déploiement en production sans faille et la cohérence rendus possibles via Triton Inference Server. L'exportation du même flux de travail d'ingénierie des caractéristiques défini dans NVTabular directement sur Triton Inference Server garantit que les transformations de données lors de la mise en service sont identiques à celles utilisées lors de l'entraînement, éliminant ainsi le 'décalage entraînement-service'. L'inférence optimisée utilisant Triton, complétée par le Hierarchical Parameter Server, assure un débit élevé et une faible latence pour les recommandations en temps réel. Dans l'ensemble, NVIDIA Merlin non seulement aide à un entraînement rapide des modèles, mais fournit également un chemin efficace et cohérent pour déployer des modèles dans un environnement de production à forte demande et à faible latence. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
En résumé, les principaux inconvénients ou domaines d'amélioration de NVIDIA Merlin sont : Verrouillage matériel et coût : Pour obtenir les avantages de vitesse massive, vous devez utiliser des GPU NVIDIA haut de gamme. Cela représente un coût initial élevé et vous lie complètement à l'écosystème NVIDIA. Courbe d'apprentissage et maturité de l'écosystème : Comparé à des frameworks omniprésents comme TensorFlow/PyTorch, Merlin est plus récent et moins mature. Il a une courbe d'apprentissage plus raide pour les débutants et une communauté plus petite, ce qui rend le dépannage et la recherche d'exemples spécialisés plus difficiles. MLOps et orchestration : Bien qu'il accélère certaines parties du pipeline, il suppose toujours un haut degré de maturité en MLOps pour la récupération, la version et l'orchestration des données environnantes (par exemple, la récupération de données à partir de sources non tabulaires disparates). Il ne résout pas le problème de gestion de l'ensemble du pipeline. Complexité de personnalisation : Sortir des sentiers battus ou personnaliser profondément les composants peut être plus complexe que dans les frameworks de deep learning généralisés. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.
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