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AWS Bedrock und Vertex AI vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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AWS Bedrock
Sternebewertung
(46)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (41.3% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über AWS BedrockVertex AI
Sternebewertung
(594)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu AWS Bedrock aufweist. Benutzer schätzen den nahtlosen Übergang von der Experimentierung zur Produktion und heben hervor, wie es den Entwicklungsprozess von maschinellen Lernmodellen vereinfacht.
- Benutzer sagen, dass das intuitive Design von Vertex AI es einfach macht, sich durch AI-Entwicklungsaufgaben zu navigieren, wobei ein Bewerter anmerkt: "Ich finde Vertex AI wirklich einfach zu bedienen, was für mich ein großer Pluspunkt ist." Im Gegensatz dazu wird AWS Bedrock zwar für seine einfache Einrichtung gelobt, es fehlt jedoch die gleiche benutzerfreundliche Erfahrung im täglichen Betrieb.
- Laut verifizierten Bewertungen tragen die umfassenden Funktionen von Vertex AI, wie Datenversionsverwaltung und Modellauswertung, zu einem effizienteren Arbeitsablauf bei. Benutzer haben geäußert, dass es sich fast mühelos anfühlt, Modelle zu erstellen und zu entwickeln, während AWS Bedrock, obwohl es eine gute Auswahl an grundlegenden Modellen bietet, nicht die gleiche Tiefe an integrierten Werkzeugen bereitstellt.
- Rezensenten erwähnen, dass AWS Bedrock in seiner Integration mit anderen AWS-Diensten glänzt, was es zu einer starken Wahl für Benutzer macht, die bereits im AWS-Ökosystem eingebettet sind. Dieser Vorteil überwiegt jedoch nicht die breitere Anziehungskraft und die höheren Zufriedenheitsbewertungen von Vertex AI bei einer größeren Benutzerbasis.
- Benutzer heben hervor, dass der proaktive Support und das Community-Engagement von Vertex AI ihre Erfahrung verbessern, wobei viele die Qualität der erhaltenen Unterstützung betonen. Im Vergleich dazu wird der Support von AWS Bedrock zwar gut bewertet, erreicht jedoch nicht das gleiche Maß an Engagement und Reaktionsfähigkeit, das von Vertex AI-Benutzern berichtet wird.
- G2-Bewerter geben an, dass beide Plattformen ihre Stärken in Compliance- und Sicherheitsfunktionen haben, aber der Fokus von Vertex AI auf Benutzererfahrung und Skalierbarkeit des Modelltrainings ihm einen Vorteil verschafft. Benutzer schätzen die robusten Sicherheitsmaßnahmen, wobei einer angibt, dass die Genauigkeit und Authentizität der AI-Antworten besonders hilfreich waren.
AWS Bedrock vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden. Jedoch ist AWS Bedrock einfacher einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es auch, Geschäfte mit AWS Bedrock zu machen.
- AWS Bedrock und Vertex AI erfüllen beide die Anforderungen unserer Gutachter in vergleichbarem Maße.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter AWS Bedrock.
- Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten AWS Bedrock und Vertex AI ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
46
8.6
360
Einfache Bedienung
8.0
46
8.2
369
Einfache Einrichtung
8.4
45
8.1
292
Einfache Verwaltung
9.1
16
7.9
142
Qualität der Unterstützung
8.5
45
8.1
336
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.6
15
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
9.2
45
9.2
354
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
215
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
203
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
180
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
15
8.9
28
8.6
14
8.6
28
8.2
14
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.0
16
8.2
28
8.6
15
7.8
28
7.9
14
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.4
28
8.9
15
8.1
28
8.3
15
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
14
8.6
28
8.7
14
8.5
28
8.5
14
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.6
15
8.2
28
7.7
14
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.0
5
8.8
22
7.3
5
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.7
5
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.7
5
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
8.3
5
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
5
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
7.9
7
8.5
27
7.6
7
7.6
27
7.7
8
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
7.5
8
8.1
27
7.4
7
7.3
27
7.4
7
8.2
26
8.1
7
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
8.1
7
7.7
25
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
8.3
7
8.7
27
8.3
7
8.0
27
7.9
7
8.0
27
7.5
6
7.5
27
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 Vertex AI sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und KI-Agentenbauer
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, 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)
Vertex 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
21.7%
Computersoftware
19.6%
Beratung
6.5%
Finanzdienstleistungen
6.5%
Einzelhandel
4.3%
Andere
41.3%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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