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AWS Bedrock und Google Cloud AI Infrastructure vergleichen

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Auf einen Blick
AWS Bedrock
AWS Bedrock
Sternebewertung
(44)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.6% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure
Sternebewertung
(43)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (47.6% der Bewertungen)
Informationen
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AI Infrastructure
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
  • Benutzer berichten, dass AWS Bedrock in der Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,8 hervorragend abschneidet, was es Unternehmen ermöglicht, ihre Modelle effizient zu skalieren. Im Gegensatz dazu wird die Google Cloud AI-Infrastruktur, obwohl stark, in diesem Bereich nicht so stark hervorgehoben.
  • Rezensenten erwähnen, dass die Google Cloud AI-Infrastruktur mit einer Bewertung von 9,2 im Vergleich zu AWS Bedrocks 8,3 eine überlegene Benutzerfreundlichkeit bietet, was sie zu einer benutzerfreundlicheren Option für kleine Unternehmen und neue Benutzer macht.
  • G2-Nutzer heben die Qualität des Supports für die Google Cloud AI-Infrastruktur hervor, die mit 9,1 bewertet wird, was deutlich höher ist als AWS Bedrocks 8,6. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer möglicherweise einen reaktionsschnelleren und hilfreicheren Support bei Google Cloud finden.
  • Benutzer auf G2 berichten, dass AWS Bedrock über eine robuste KI-Multi-Cloud-Support-Funktion verfügt, die mit 8,6 bewertet wird und für Unternehmen, die eine Integration über verschiedene Plattformen hinweg suchen, unerlässlich ist. Die Google Cloud AI-Infrastruktur, obwohl fähig, betont dieses Merkmal nicht so stark.
  • Rezensenten sagen, dass die Google Cloud AI-Infrastruktur in der KI-GDPR- und Regulierungs-Compliance mit einer Bewertung von 9,0 glänzt, was auf einen starken Fokus auf Sicherheit und Compliance hinweist, der für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen, entscheidend ist.
  • Benutzer berichten, dass die KI-Kosten pro API-Aufruf von AWS Bedrock mit 8,1 bewertet werden, was für kostenbewusste Unternehmen ein Anliegen sein könnte, während die Google Cloud AI-Infrastruktur keine spezifische Bewertung aufweist, was auf potenzielle Vorteile in der Kosteneffizienz hindeutet, die Benutzer weiter erkunden möchten.

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 verfügbar
Google Cloud AI Infrastructure
Keine Preisinformationen verfügbar
Kostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Google Cloud AI Infrastructure
Keine Informationen zur Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
44
9.0
39
Einfache Bedienung
8.1
44
9.0
41
Einfache Einrichtung
8.4
43
9.0
36
Einfache Verwaltung
9.0
15
9.0
12
Qualität der Unterstützung
8.5
43
8.7
37
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
14
9.2
12
Produktrichtung (% positiv)
9.5
43
9.7
40
Funktionen
8.4
14
8.6
24
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.9
14
9.1
22
8.5
13
9.2
22
8.2
14
9.0
22
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.1
14
8.3
23
8.5
14
8.4
22
7.9
14
8.7
20
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.5
21
8.8
14
8.2
23
8.2
14
8.6
23
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
7.7
14
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
7.9
8
Nicht genügend Daten
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
AWS Bedrock
Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure
AWS Bedrock und Google Cloud AI Infrastructure sind kategorisiert als Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock
AWS Bedrock ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und KI-Agentenbauer
Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Bedrock
AWS Bedrock
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
25.0%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
36.4%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
38.6%
Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
47.6%
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
38.1%
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
14.3%
Branche der Bewerter
AWS Bedrock
AWS Bedrock
Informationstechnologie und Dienstleistungen
22.7%
Computersoftware
18.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Beratung
4.5%
Einzelhandel
4.5%
Andere
43.2%
Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure
Informationstechnologie und Dienstleistungen
23.8%
Computersoftware
16.7%
Beratung
4.8%
Marketing und Werbung
4.8%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.8%
Andere
45.2%
Top-Alternativen
AWS Bedrock
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Altair AI Studio
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Google Cloud AI Infrastructure
Google Cloud AI Infrastructure Alternativen
Fullstory
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Fullstory hinzufügen
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Altair AI Studio
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Altair AI Studio hinzufügen
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