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Amazon SageMaker
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(45)4.3 von 5
Marktsegmente
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während Amazon SageMaker in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 glänzt und eine konsistente Betriebszeit und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet.
- Rezensenten erwähnen, dass die Drag-and-Drop-Funktion von Vertex AI mit 7,9 bewertet wird, was einige als weniger intuitiv im Vergleich zur Bewertung von 8,3 von Amazon SageMaker empfinden, was es den Benutzern erleichtert, Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen und bereitzustellen.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Amazon SageMaker überlegene Modellüberwachungs-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,5 bietet, die Echtzeit-Leistungsmetriken und Drift-Erkennungswarnungen bereitstellen, die entscheidend für die Aufrechterhaltung der Modellgenauigkeit im Laufe der Zeit sind, während die Bewertung von Vertex AI mit 8,6 etwas niedriger ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Sprachunterstützung von Vertex AI mit 8,5 bewertet wird, was wettbewerbsfähig ist, aber Amazon SageMaker mit einer Bewertung von 8,9 übertrifft, was auf eine breitere Palette unterstützter Sprachen für die Modellentwicklung hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die KI-Datenverschlüsselung von Amazon SageMaker eine beeindruckende Bewertung von 9,2 erhält, was robuste Sicherheitsmaßnahmen bietet, während die Bewertung von Vertex AI in derselben Kategorie mit 9,2 zeigt, dass beide Plattformen Sicherheit priorisieren, aber SageMaker einen leichten Vorteil im Benutzerfeedback hat.
- Benutzer sagen, dass die Einfachheit der Einrichtung von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, was einige als weniger günstig im Vergleich zu den 8,4 von Amazon SageMaker empfinden, was darauf hindeutet, dass SageMaker möglicherweise ein reibungsloseres Onboarding-Erlebnis für neue Benutzer bietet.
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
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- 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
37
8.6
359
Einfache Bedienung
8.4
38
8.2
368
Einfache Einrichtung
8.5
25
8.1
291
Einfache Verwaltung
8.4
20
7.9
142
Qualität der Unterstützung
8.6
33
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
9.2
353
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
8.2
214
system
8.2
19
8.2
170
Modellentwicklung
8.7
29
8.5
202
8.2
28
7.9
179
8.3
33
8.4
200
8.9
33
8.5
202
Modellentwicklung
8.4
19
8.3
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
8.2
200
9.1
28
8.4
196
8.9
25
8.2
195
9.0
28
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
8.5
165
9.2
18
8.5
163
Einsatz
8.6
32
8.2
193
8.6
32
8.3
194
9.0
31
8.5
193
Generative KI
8.6
6
8.3
102
9.2
6
8.3
102
8.3
5
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
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
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
23
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
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
23
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
23
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
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Computersoftware
17.7%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
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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