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AWS Bedrock und Google Cloud AI Infrastructure vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (48.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Keine Preisinformationen verfügbar
AWS Bedrock
Sternebewertung
(46)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über AWS BedrockGoogle Cloud AI Infrastructure
Sternebewertung
(44)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (48.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Google Cloud AI InfrastructureZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass die Google Cloud AI-Infrastruktur in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt, was sich in ihrem höheren G2-Score von 80,94 im Vergleich zu AWS Bedrocks 74,59 widerspiegelt. Dies deutet darauf hin, dass die Nutzer die Angebote von Google Cloud als besser auf ihre Bedürfnisse und Erwartungen abgestimmt empfinden.
- Nutzer sagen, dass AWS Bedrock einen unkomplizierten Einrichtungsprozess bietet, wobei ein Bewerter hervorhebt, dass "die Einrichtung unglaublich einfach war". Diese einfache Implementierung kann ein bedeutender Vorteil für Teams sein, die schnell starten möchten.
- Laut verifizierten Bewertungen zeichnet sich die Google Cloud AI-Infrastruktur durch ihre Integration mit Google Workspace aus, die viele Nutzer als vorteilhaft für die Optimierung von Arbeitsabläufen und die Steigerung der Produktivität in Teams empfinden.
- Bewerter erwähnen, dass die leistungsstarken TPUs von Google Cloud dramatische Kosteneinsparungen bei der KI-Inferenz und -Schulung bieten, wobei einige Unternehmen von bis zu 65% Kostensenkungen berichten. Dieser Leistung-pro-Dollar-Vorteil ist ein überzeugender Grund für Unternehmen, Google Cloud für ihre KI-Bedürfnisse in Betracht zu ziehen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass AWS Bedrock den Prozess der Anpassung und Orchestrierung vereinfacht, was es den Nutzern erleichtert, Lösungen an ihre spezifischen Anforderungen anzupassen. Diese Flexibilität kann besonders wertvoll für Unternehmen mit einzigartigen Arbeitsabläufen sein.
- Nutzer berichten, dass die einheitlichen Tools der Google Cloud AI-Infrastruktur in Vertex AI den gesamten maschinellen Lernzyklus vereinfachen, was die Betriebskosten erheblich senken und die Effizienz des Modelltrainings und der Bereitstellung verbessern kann.
AWS Bedrock vs Google Cloud AI Infrastructure
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Google Cloud AI Infrastructure einfacher zu verwenden und einzurichten. Die Rezensenten empfanden auch, dass Google Cloud AI Infrastructure insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen war. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass die Verwaltung beider Produkte gleich einfach war.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AI Infrastructure den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als AWS Bedrock.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud AI Infrastructure.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AI Infrastructure gegenüber AWS Bedrock.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarGoogle Cloud AI Infrastructure
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarGoogle Cloud AI Infrastructure
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
46
9.0
40
Einfache Bedienung
8.0
46
9.0
42
Einfache Einrichtung
8.4
45
9.0
37
Einfache Verwaltung
9.1
16
9.1
13
Qualität der Unterstützung
8.5
45
8.7
38
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
15
9.2
13
Produktrichtung (% positiv)
9.2
45
9.7
41
Funktionen
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
15
9.1
22
8.6
14
9.2
22
8.2
14
9.0
22
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.0
16
8.1
24
8.6
15
8.4
22
7.9
14
8.7
20
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.5
21
8.9
15
8.3
24
8.3
15
8.6
24
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.7
21
8.7
14
8.4
22
8.5
14
8.4
21
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.6
15
8.4
21
7.7
14
8.5
21
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
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
AWS Bedrock und Google Cloud AI Infrastructure sind kategorisiert als Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und KI-Agentenbauer
Google Cloud AI Infrastructure hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Bedrock
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Google Cloud AI Infrastructure
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
21.7%
Computersoftware
19.6%
Beratung
6.5%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Einzelhandel
4.3%
Andere
41.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
23.3%
Computersoftware
16.3%
Beratung
4.7%
Marketing und Werbung
4.7%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.7%
Andere
46.5%
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
Google Cloud AI Infrastructure hat keine Diskussionen mit Antworten
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