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Amazon SageMaker und ClearML vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlos 1 seat
Amazon SageMaker
Sternebewertung
(46)4.2 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerClearML
Sternebewertung
(13)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Kostenlos 1 seat
Erfahren Sie mehr über ClearMLZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in seiner Skalierbarkeit hervorragend ist, mit einer perfekten Punktzahl von 10,0, was es Unternehmen ermöglicht, große Datensätze und komplexe Modelle effizient zu handhaben. Im Gegensatz dazu hat ClearML, obwohl es immer noch stark ist, eine etwas niedrigere Skalierbarkeitspunktzahl von 9,7, was Benutzer mit schnell wachsenden Datenanforderungen beeinträchtigen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass ClearML einen kostenlosen Einstiegspreis bietet, was es zu einer attraktiven Option für kleine Unternehmen und Startups macht, die mit maschinellem Lernen experimentieren möchten, ohne finanzielle Verpflichtungen einzugehen. Amazon SageMaker bietet hingegen keine kostenlose Stufe, was für kostenbewusste Benutzer eine Hürde darstellen könnte.
- G2-Benutzer heben hervor, dass ClearML eine höhere G2-Bewertung von 4,7 im Vergleich zu Amazon SageMakers 4,2 hat, was auf eine stärkere allgemeine Benutzerzufriedenheit und möglicherweise eine bessere Benutzererfahrung im täglichen Betrieb hinweist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Amazon SageMaker mit 8,7 bewertet wird, während ClearML mit einer Punktzahl von 9,0 glänzt, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise einen reaktionsschnelleren und hilfreicheren Support bei der Verwendung von ClearML finden.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Plattformen starke Modelltrainingsfähigkeiten haben, wobei Amazon SageMaker 8,9 und ClearML diese Punktzahl erreicht. ClearMLs zusätzliche Funktionen im Bereich Feature Engineering (8,6) könnten den Benutzern jedoch mehr Werkzeuge zur Optimierung ihrer Modelle bieten.
- Benutzer sagen, dass die Bereitstellungsleichtigkeit von Amazon SageMaker mit 9,7 bewertet wird, was höher ist als ClearMLs 9,0, was darauf hindeutet, dass Benutzer es möglicherweise einfacher finden, ihre Modelle auf SageMaker bereitzustellen, was möglicherweise zu einer schnelleren Markteinführung ihrer Anwendungen führt.
Amazon SageMaker vs ClearML
- Die Gutachter waren der Meinung, dass ClearML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon SageMaker.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter ClearML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von ClearML gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarClearML
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
9.1
11
Einfache Bedienung
8.4
38
8.9
11
Einfache Einrichtung
8.5
25
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.4
20
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
33
9.0
10
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
10.0
11
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.8
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
8
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
Nicht genügend Daten
system
8.2
19
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
33
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
19
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und ClearML sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker ist kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
ClearML ist kategorisiert als Andere Entwicklung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
ClearML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.5%
Computersoftware
38.5%
Medienproduktion
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
7.7%
Konsumgüter
7.7%
Andere
0.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
ClearML hat keine Diskussionen mit Antworten
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