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Amazon SageMaker und DVC vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (54.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
Amazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerDVC
Sternebewertung
(11)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über DVCZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker mit einer Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,4 überzeugt und somit eine bevorzugte Wahl für diejenigen ist, die eine benutzerfreundliche Oberfläche priorisieren, während DVC mit einer Bewertung von 6,9 für seine steilere Lernkurve bekannt ist, die möglicherweise mehr technisches Fachwissen erfordert, um effektiv navigiert zu werden.
- Rezensenten erwähnen, dass der verwaltete Dienstbereitstellungsservice von Amazon SageMaker, bewertet mit 9,5, ein nahtloses Erlebnis für die Skalierung von Anwendungen bietet, während DVC mit einer Bewertung von 8,8 Flexibilität bietet, aber möglicherweise mehr manuelle Eingriffe für Skalierungsoperationen erfordert.
- G2-Nutzer heben hervor, dass die Supportqualität von Amazon SageMaker mit 8,7 bewertet wird, was auf eine starke Kundendienst-Erfahrung hinweist, während der Support von DVC, bewertet mit 7,3, als weniger reaktionsschnell beschrieben wird, was sich auf Benutzer auswirken könnte, die rechtzeitige Unterstützung benötigen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Amazon SageMaker, bewertet mit 8,9, robust sind und vorgefertigte Algorithmen bieten, die den Prozess vereinfachen, während DVC, ebenfalls mit 8,9 bewertet, für seine Versionierungsfähigkeiten gelobt wird, die eine bessere Nachverfolgung von Modelländerungen ermöglichen, aber nicht über die gleiche Anzahl vorgefertigter Ressourcen verfügt.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungsflexibilität von Amazon SageMaker mit einer Sprachunterstützungsbewertung von 8,8 eine breite Palette von Programmiersprachen ermöglicht, was es für diverse Teams zugänglich macht, während die Sprachunterstützung von DVC etwas niedriger ist, was seine Attraktivität für Teams mit spezifischen Sprachpräferenzen einschränken könnte.
- Benutzer sagen, dass die Produktentwicklung von Amazon SageMaker, bewertet mit 8,8, ein Engagement für kontinuierliche Verbesserung und Innovation widerspiegelt, während die perfekte Bewertung von DVC mit 10,0 auf eine starke Ausrichtung an den Benutzerbedürfnissen und zukünftigen Entwicklungen hinweist, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise anpassungsfähiger an sich entwickelnde Marktnachfragen ist.
Amazon SageMaker vs DVC
- Die Gutachter waren der Meinung, dass DVC den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon SageMaker.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von DVC gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarDVC
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarDVC
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.9
9
Einfache Bedienung
8.4
38
6.9
9
Einfache Einrichtung
8.5
25
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
8.4
20
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
8.6
33
7.3
8
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
Nicht genügend Daten
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
10.0
8
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
Management
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
7.7
5
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
6.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
6.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
7.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
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 DVC 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
DVC hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
DVC
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%
forschung
18.2%
Computersoftware
18.2%
Beratung
9.1%
Öl & Energie
9.1%
Logistik und Supply Chain
9.1%
Andere
36.4%
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
DVC hat keine Diskussionen mit Antworten
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