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AWS Bedrock und Amazon SageMaker vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.6% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
AWS Bedrock
Sternebewertung
(44)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über AWS BedrockAmazon SageMaker
Sternebewertung
(45)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (33.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in seinen Modell-Trainings-Fähigkeiten mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für diejenigen macht, die sich auf die Entwicklung und das Training von maschinellen Lernmodellen konzentrieren. Im Gegensatz dazu erzielt AWS Bedrock in diesem Bereich ebenfalls eine Bewertung von 8,9, aber Rezensenten erwähnen, dass seine Funktion Vorgefertigte Algorithmen, die mit 8,6 bewertet wird, im Vergleich zu den Angeboten von SageMaker weniger umfassend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass AWS Bedrock in der Skalierbarkeit glänzt und eine Bewertung von 9,7 erreicht, was höher ist als die 9,0 von SageMaker. Benutzer auf G2 schätzen Bedrocks Fähigkeit, groß angelegte Bereitstellungen nahtlos zu bewältigen, während die Skalierbarkeit von SageMaker zwar anerkannt wird, aber in Szenarien mit hoher Nachfrage nicht so robust ist.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Funktion Datenaufnahme & -aufbereitung von Amazon SageMaker, die mit 8,1 bewertet wird, benutzerfreundlich ist, aber die Integrationsfähigkeiten von AWS Bedrock, insbesondere in der AI-Datenpipeline-Integration (8,3), als flexibler und effizienter für komplexe Workflows angesehen werden.
- Benutzer sagen, dass beide Plattformen eine starke Skalierbarkeit des AI-Modell-Trainings bieten, wobei SageMaker eine Bewertung von 8,8 und Bedrock die gleiche Bewertung erreicht. Rezensenten erwähnen jedoch, dass die Drag-and-Drop-Funktionalität von SageMaker (9,0) für Benutzer, die einen visuellen Ansatz beim Modellaufbau bevorzugen, intuitiver ist als die Bewertung von Bedrock mit 8,3 in derselben Kategorie.
- Rezensenten erwähnen, dass die AI-Kosten pro API-Aufruf von AWS Bedrock mit 8,1 bewertet werden, was einige Benutzer für groß angelegte Anwendungen als wirtschaftlicher empfinden, während die Kosteneffizienz von SageMaker als weniger günstig wahrgenommen wird, was zu Bedenken hinsichtlich des Budgetmanagements bei umfangreichen Bereitstellungen führt.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Amazon SageMaker mit 8,7 bewertet wird, was etwas höher ist als die 8,6 von Bedrock. Rezensenten schätzen den reaktionsschnellen Kundenservice von SageMaker, während einige Benutzer von Bedrock den Wunsch nach umfassenderen Support-Ressourcen äußern.
AWS Bedrock vs Amazon SageMaker
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Amazon SageMaker einfacher zu verwenden, einzurichten und insgesamt Geschäfte zu tätigen. Allerdings bevorzugten die Rezensenten die einfache Verwaltung von AWS Bedrock.
- AWS Bedrock und Amazon SageMaker 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 AWS Bedrock gegenüber Amazon SageMaker.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarAmazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarAmazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
44
8.6
37
Einfache Bedienung
8.1
44
8.4
38
Einfache Einrichtung
8.4
43
8.5
25
Einfache Verwaltung
9.0
15
8.4
20
Qualität der Unterstützung
8.5
43
8.6
33
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
14
9.2
20
Produktrichtung (% positiv)
9.5
43
9.0
36
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
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
Einsatz
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
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
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
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
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
Nicht genügend Daten
8.7
36
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
19
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
33
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
19
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
26
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
25
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
28
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
17
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
32
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.9
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
13
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.1
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
14
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
8.2
5
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
5
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
8
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
7.5
8
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.4
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
7
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - KI-Agentenbauer
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
7
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
6
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
AWS Bedrock und Amazon SageMaker sind kategorisiert als Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und KI-Agentenbauer
Amazon SageMaker ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Bedrock
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Amazon SageMaker
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
22.7%
Computersoftware
18.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Beratung
4.5%
Einzelhandel
4.5%
Andere
43.2%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.0%
Computersoftware
16.7%
Marketing und Werbung
4.8%
Internet
4.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
4.8%
Andere
50.0%
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
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
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