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Amazon SageMaker und IBM watsonx.ai vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (40.5% 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
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerIBM watsonx.ai
Sternebewertung
(122)4.4 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (40.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über IBM watsonx.aiZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in Bezug auf die Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was es Unternehmen ermöglicht, steigende Arbeitslasten effizient zu bewältigen, während IBM watsonx.ai, obwohl stark, eine etwas niedrigere Skalierbarkeitsbewertung von 8,5 hat, was größere Implementierungen beeinträchtigen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die Benutzerfreundlichkeit von IBM watsonx.ai mit 9,1 deutlich höher ist als die von Amazon SageMaker mit 8,4, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Oberfläche von IBM als intuitiver und benutzerfreundlicher empfinden, was die Lernkurve für neue Benutzer erheblich reduzieren kann.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Drag-and-Drop-Funktionalität von Amazon SageMaker mit 9,0 bewertet wird, was es Benutzern erleichtert, Modelle ohne umfangreiche Programmierkenntnisse zu erstellen und bereitzustellen, während die Drag-and-Drop-Funktion von IBM watsonx.ai mit 8,0 niedriger bewertet wird, was einige Benutzer, die nach Einfachheit suchen, behindern könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Plattformen starke Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten bieten, aber Amazon SageMaker mit 8,1 etwas niedriger bewertet wird als IBM watsonx.ai mit 8,2, was darauf hindeutet, dass IBM möglicherweise eine robustere Lösung für den Umgang mit verschiedenen Datenquellen bietet.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Amazon SageMaker im Modelltraining mit einer Bewertung von 8,9 glänzt, was auf eine solide Leistung bei der Entwicklung von maschinellen Lernmodellen hinweist, während die Bewertung von IBM watsonx.ai mit 8,5 darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise nicht so effizient ist, was die Fähigkeit der Benutzer, schnell an Modellen zu iterieren, beeinträchtigen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass IBM watsonx.ai einen starken Fokus auf natürliche Sprachverarbeitung mit einer Bewertung von 8,8 hat, was für Anwendungen, die fortgeschrittene Textanalysen erfordern, entscheidend ist, während die Bewertung von Amazon SageMaker mit 9,0 im Bereich des Sprachverständnisses darauf hindeutet, dass es in dieser spezifischen Funktionalität einen leichten Vorteil haben könnte.
Amazon SageMaker vs IBM watsonx.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten IBM watsonx.ai einfacher zu verwenden und zu verwalten. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass Amazon SageMaker insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen war. Schließlich empfanden die Rezensenten, dass die Produkte gleich einfach einzurichten sind.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass IBM watsonx.ai den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Amazon SageMaker.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter IBM watsonx.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von IBM watsonx.ai gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarIBM watsonx.ai
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarIBM watsonx.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.8
77
Einfache Bedienung
8.4
38
8.9
109
Einfache Einrichtung
8.5
25
8.5
100
Einfache Verwaltung
8.4
20
8.7
36
Qualität der Unterstützung
8.6
33
8.8
76
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.9
36
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
9.9
79
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
8
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
8
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
9
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
9
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
8.6
36
system
8.2
19
8.2
31
Modellentwicklung
8.7
29
8.6
32
8.2
28
8.2
32
8.3
33
8.7
31
8.9
33
8.4
32
Modellentwicklung
8.4
19
8.5
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
26
Funktion nicht verfügbar
9.1
28
8.9
32
8.9
25
8.6
32
9.0
28
8.1
32
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.2
17
8.5
32
9.2
18
8.8
32
Einsatz
8.6
32
8.2
32
8.6
32
8.6
32
9.0
31
8.8
32
Generative KI
8.6
6
8.8
31
9.2
6
8.8
31
8.3
5
Funktion nicht 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
Datentyp
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
13
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktion nicht verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
12
Art der Synthese
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Datentransformation
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
12
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
KI-Inhaltsplattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Inhalteerstellung - KI-Inhalteerstellungsplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management - KI-Inhalteerstellungsplattformen
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 - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.8
7
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
6
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.4
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
6
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
7
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 IBM watsonx.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
IBM watsonx.ai ist kategorisiert als Synthetische Daten, Maschinelles Lernen, KI-Inhaltsplattformen, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
IBM watsonx.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%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
18.9%
Computersoftware
11.7%
Beratung
7.2%
Banking
6.3%
Marketing und Werbung
5.4%
Andere
50.5%
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
IBM watsonx.ai hat keine Diskussionen mit Antworten
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