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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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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 SageMakerKubeflow
Sternebewertung
(22)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (45.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über KubeflowZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in Bezug auf die einfache Einrichtung mit einer Bewertung von 8,4 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die einen schnellen Onboarding-Prozess priorisieren. Im Gegensatz dazu wird die Einrichtung von Charmed Kubeflow mit 6,0 deutlich niedriger bewertet, was Benutzer abschrecken könnte, die eine unkomplizierte Implementierung suchen.
- Rezensenten erwähnen, dass Amazon SageMaker eine robuste Managed-Service-Erfahrung mit einer hohen Skalierbarkeitsbewertung von 9,0 bietet, die es Unternehmen ermöglicht, ihre maschinellen Lernmodelle effizient zu skalieren. Charmed Kubeflow ist zwar auch skalierbar, hat jedoch eine etwas niedrigere Bewertung von 9,7 bei der Bereitstellung von Managed Services, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise mehr praktische Verwaltung erfordert.
- G2-Benutzer heben die überlegene Qualität des Supports von Amazon SageMaker hervor, der mit 8,7 bewertet wird, was entscheidend für Benutzer ist, die während ihrer maschinellen Lernprojekte Unterstützung benötigen könnten. Im Vergleich dazu wird der Support von Charmed Kubeflow mit 7,3 bewertet, was darauf hindeutet, dass Benutzer möglicherweise Schwierigkeiten haben, rechtzeitig Hilfe zu erhalten.
- Benutzer auf G2 schätzen die umfangreiche Sprachunterstützung von Amazon SageMaker, die mit 8,8 bewertet wird und die vielfältige Projektanforderungen erleichtert. Charmed Kubeflow bietet zwar auch eine gute Sprachunterstützung, hat jedoch eine etwas niedrigere Bewertung von 8,6, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so viele Programmiersprachen abdeckt.
- Rezensenten erwähnen, dass die vorgefertigten Algorithmen von Amazon SageMaker mit 8,4 bewertet werden und den Benutzern eine solide Grundlage für die Modellentwicklung bieten. Charmed Kubeflow hingegen glänzt im Modelltraining mit einer Bewertung von 8,9, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise fortschrittlichere Fähigkeiten für Benutzer bietet, die sich auf das effektive Training ihrer Modelle konzentrieren.
- Benutzer sagen, dass die Drag-and-Drop-Oberfläche von Amazon SageMaker mit 9,0 bewertet wird, was sie benutzerfreundlich für diejenigen macht, die visuelles Programmieren bevorzugen. Im Gegensatz dazu wird die Drag-and-Drop-Funktion von Charmed Kubeflow mit 8,3 niedriger bewertet, was die Benutzererfahrung für diejenigen beeinträchtigen könnte, die auf intuitives Design angewiesen sind.
Amazon SageMaker vs Kubeflow
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.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Kubeflow.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Amazon SageMaker gegenüber Kubeflow.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarKubeflow
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarKubeflow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
37
8.5
18
Einfache Bedienung
8.4
38
7.6
18
Einfache Einrichtung
8.5
25
6.7
9
Einfache Verwaltung
8.4
20
6.7
6
Qualität der Unterstützung
8.6
33
7.4
17
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.1
6
Produktrichtung (% positiv)
9.0
36
8.7
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Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
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Einsatz
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Einsatz
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Management
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Transaktionen
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Management
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Generative KI
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Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.7
36
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system
8.2
19
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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
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Generative KI
8.6
6
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9.2
6
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8.3
5
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Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
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Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
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Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
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Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
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Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
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Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
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Maschinelles Lernen4 Funktionen ausblenden4 Funktionen anzeigen
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Integration - Maschinelles Lernen
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Lernen - Maschinelles Lernen
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KI-Orchestrierung17 Funktionen ausblenden17 Funktionen anzeigen
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Workflow-Design & Integration - KI-Orchestrierung
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Leistungsoptimierung & Analytik - KI-Orchestrierung
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Governance & Compliance Controls - KI-Orchestrierung
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Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
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Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
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Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und Kubeflow 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
Kubeflow ist kategorisiert als Maschinelles Lernen und KI-Orchestrierung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kubeflow
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
31.8%
Computersoftware
18.2%
Öl & Energie
4.5%
Internet
4.5%
Informationsdienste
4.5%
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
Kubeflow hat keine Diskussionen mit Antworten
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