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Amazon SageMaker und Vertex AI vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (34.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.2% der Bewertungen)
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Amazon SageMaker
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Marktsegmente
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerVertex AI
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu Amazon SageMaker aufweist. Benutzer schätzen die Fähigkeit der Plattform, den maschinellen Lernprozess zu optimieren, wobei ein Bewerter anmerkt, dass der Übergang von Experimenten zu Produktionspipelines "fast mühelos" wirkt.
- Laut verifizierten Bewertungen ist die Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI ein herausragendes Merkmal, wobei viele Benutzer das intuitive Design hervorheben. Ein Benutzer erwähnte, dass die Einfachheit der Navigation bei AI-Entwicklungsaufgaben ein wesentlicher Faktor bei ihrer Wahl von Vertex AI gegenüber Wettbewerbern war.
- Benutzer sagen, dass Amazon SageMaker umfassende End-to-End-Unterstützung für den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens bietet. Bewerter loben die nahtlose Integration von Datenvorbereitung, Modellaufbau und Bereitstellung, was es zu einer praktischen Option für diejenigen macht, die den gesamten Workflow an einem Ort verwalten möchten.
- Bewerter erwähnen, dass, obwohl Amazon SageMaker einen soliden Ruf für seine umfassenden Funktionen hat, es im Vergleich zu Vertex AI Herausforderungen in der Benutzerzufriedenheit gibt. Einige Benutzer empfinden, dass die Benutzeroberfläche von SageMaker trotz ihrer leistungsstarken Fähigkeiten benutzerfreundlicher sein könnte.
- G2-Bewerter heben hervor, dass die Qualität des Supports wichtig ist, wobei Amazon SageMaker etwas höher bewertet wird. Benutzer schätzen das reaktionsschnelle Support-Team, das ihnen hilft, die Komplexität von maschinellen Lernprojekten zu bewältigen, obwohl Vertex AI ebenfalls positives Feedback für seine Support-Dienste erhält.
- Laut aktuellem Benutzerfeedback haben beide Plattformen ihre Stärken in bestimmten Bereichen, wie Modelltraining und Bereitstellung. Allerdings deuten die jüngsten Bewertungen von Vertex AI auf eine wachsende Benutzerbasis hin, die seine innovativen Funktionen schätzt, während die begrenzten aktuellen Bewertungen von Amazon SageMaker auf einen Bedarf an mehr Engagement von seinen Benutzern hindeuten.
Amazon SageMaker vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Amazon SageMaker einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Amazon SageMaker und Vertex AI erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
38
8.6
376
Einfache Bedienung
8.4
39
8.2
385
Einfache Einrichtung
8.5
26
8.1
308
Einfache Verwaltung
8.4
20
7.9
144
Qualität der Unterstützung
8.6
34
8.1
351
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.2
138
Produktrichtung (% positiv)
9.1
37
9.2
369
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
73
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.8
37
8.2
231
system
8.3
20
8.2
172
Modellentwicklung
8.7
29
8.4
204
8.2
28
7.9
180
8.3
33
8.4
202
8.9
33
8.5
206
Modellentwicklung
8.4
19
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
8.2
201
9.1
28
8.5
199
8.9
25
8.2
196
9.0
28
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
8.5
165
9.2
18
8.4
163
Einsatz
8.7
33
8.3
203
8.7
33
8.3
196
9.0
31
8.5
199
Generative KI
8.6
6
8.3
106
9.2
6
8.3
103
8.3
5
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
29
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
9.0
24
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
23
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
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 Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
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
20.9%
Computersoftware
16.3%
Marketing und Werbung
4.7%
Internet
4.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.7%
Andere
48.8%
Computersoftware
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
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
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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