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AWS Bedrock und Azure Machine Learning vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (38.6% der Bewertungen)
Unternehmen (38.8% 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 BedrockAzure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Azure Machine Learning in der Benutzerfreundlichkeit mit einer Punktzahl von 8,6 hervorragend abschneidet, während AWS Bedrock eine etwas niedrigere Punktzahl von 8,3 hat. Rezensenten erwähnen, dass Azures intuitive Benutzeroberfläche und umfassende Dokumentation es Anfängern erleichtern, den Einstieg zu finden.
- Rezensenten erwähnen, dass AWS Bedrock in der Skalierbarkeit glänzt und eine Punktzahl von 9,2 im Vergleich zu Azures 8,9 erreicht. Benutzer auf G2 heben die robuste Infrastruktur von AWS hervor, die groß angelegte Bereitstellungen und hohe Verfügbarkeit für generative KI-Anwendungen unterstützt.
- Benutzer sagen, dass Azure Machine Learning überlegene Modellentwicklungs-Funktionen bietet, insbesondere in der Drag-and-Drop-Funktionalität, mit einer Punktzahl von 8,9 gegenüber AWS Bedrocks 8,2. Rezensenten schätzen Azures benutzerfreundliche Tools, die den Modelltrainingsprozess vereinfachen.
- G2-Benutzer berichten, dass AWS Bedrock bessere Natural Language Processing-Fähigkeiten bietet, mit einer Punktzahl von 8,7 im Vergleich zu Azures 7,9. Rezensenten erwähnen, dass die vorgefertigten Algorithmen von AWS für NLP-Aufgaben effektiver und einfacher zu implementieren sind.
- Benutzer auf G2 heben Azures starke Qualität des Supports hervor, beide mit einer Punktzahl von 8,6, aber Rezensenten erwähnen, dass das Support-Team von Azure reaktionsschneller und hilfreicher bei der schnellen Lösung von Problemen ist, was das gesamte Benutzererlebnis verbessert.
- Rezensenten erwähnen, dass Azure Machine Learning über umfassendere AI GDPR- und Regulierungs-Compliance-Funktionen verfügt, mit einer Punktzahl von 7,9, während AWS Bedrock eine niedrigere Punktzahl von 7,6 hat. Benutzer schätzen Azures proaktive Herangehensweise an die Compliance, die für Anwendungen auf Unternehmensebene entscheidend ist.
AWS Bedrock vs Azure Machine Learning
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure Machine Learning einfacher zu verwenden und Geschäfte zu machen. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung mit AWS Bedrock, zusammen mit der Verwaltung.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass AWS Bedrock den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure Machine Learning.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von AWS Bedrock gegenüber Azure Machine Learning.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarAzure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarAzure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
44
8.5
81
Einfache Bedienung
8.1
44
8.5
80
Einfache Einrichtung
8.4
43
8.3
57
Einfache Verwaltung
9.0
15
8.3
49
Qualität der Unterstützung
8.5
43
8.6
74
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
14
8.6
47
Produktrichtung (% positiv)
9.5
43
9.0
80
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
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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
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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
8.4
56
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
22
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
54
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
53
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
52
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
21
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
45
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
38
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
42
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
21
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
51
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
10
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
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 Azure Machine Learning sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock ist kategorisiert als KI-Agentenbauer
Azure Machine Learning 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)
Azure Machine Learning
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
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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