리뷰 AI Platform Training에서 커스텀 컨테이너 사용하기개

Jiin L. · 거의 4년 전에 리뷰됨

That took so long!

Pierre-Yves D. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Christian U. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Lauri H. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Louis R. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Gerardo N. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Jeric Y. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Augusto G. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Time limit is too tight as this lab has relatively many coding tasks spanning across systems, and the long running time of training/tuning job (~10min) means that any coding error results in a need to rerun the job. This makes the margin of error pretty small (only chance for a few course correction before lab runs out of time). I optimized the setup/beginning portion of the lab by doing tasks in parallel, but even then it took me 1:30 (1 mistake: hypertune.Hypertune -> hypertune.HyperTune). This lab is execellent for making student experience how tedious it is to do AI end-to-end manually though. (which makes the need for good MLOps all the more convincing)

Tom L. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Ahmed M. · 거의 4년 전에 리뷰됨

sai k. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Aleksandar P. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Instruction says use 80% data for training but the SQL only checked membership in 1,2,3,4 instead of 0,1,2,3,4,5,6,7? Also lacking explanation of what is --hptune and --nohptune. It's some magic variable not found in documentation

Pro M. · 거의 4년 전에 리뷰됨

TYSON OMBOK P. · 거의 4년 전에 리뷰됨

I was getting errors when running the pipeline such as file not found. I didn't know what to do in that situation. If support was available I would have been able to get more out of the Lab. Other than that it was well designed.

Yukta P. · 거의 4년 전에 리뷰됨

FURIO L. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Satoshi S. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Tomas C. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Alexander K. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Helio P. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Victor J. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Belal N. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Ahmed N. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Engin K. · 거의 4년 전에 리뷰됨

Too long...too much time to wait without nothing to do

nadia r. · 거의 4년 전에 리뷰됨