Comparar Amazon SageMaker y Gemini Enterprise Agent Platform 
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Amazon SageMaker
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Aprende más sobre Gemini Enterprise Agent PlatformResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Vertex AI sobresale en la gestión de flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático, con usuarios que aprecian su capacidad para centralizar todo el ciclo de vida del ML. Un usuario destacó cómo simplifica todo, desde la preparación de datos hasta el despliegue, facilitando el manejo de tareas intrincadas.
- Los usuarios dicen que Amazon SageMaker ofrece una experiencia fácil de usar, particularmente para aquellos que trabajan en modelos de aprendizaje profundo. Los revisores notaron el proceso de inicio de sesión sencillo y la configuración sin complicaciones, lo que lo hace accesible para usuarios sin hardware avanzado.
- Según las reseñas verificadas, Vertex AI tiene una puntuación de satisfacción general significativamente más alta, reflejando su fuerte desempeño en calidad y experiencia del usuario. Los usuarios mencionan frecuentemente su integración perfecta con Google Cloud, lo que mejora la usabilidad general de la plataforma.
- Los revisores mencionan que aunque Amazon SageMaker es efectivo para desplegar aplicaciones rápidamente, puede que no iguale las capacidades integrales de Vertex AI en términos de gestionar todo el ciclo de vida del aprendizaje automático. Los usuarios aprecian la asequibilidad de SageMaker, pero algunos sienten que carece de la profundidad de características que se encuentran en Vertex AI.
- Los revisores de G2 destacan que las actualizaciones y características recientes de Vertex AI han sido bien recibidas, con muchos usuarios alabando su capacidad para reducir el esfuerzo necesario para el entrenamiento y despliegue de modelos. Esto contrasta con Amazon SageMaker, que tiene menos reseñas recientes, indicando un menor compromiso actual de los usuarios.
- Los usuarios informan que aunque ambas plataformas tienen sus fortalezas, las calificaciones más altas de Vertex AI en áreas como el entrenamiento de modelos y el procesamiento de lenguaje natural demuestran sus capacidades avanzadas. En contraste, Amazon SageMaker se destaca por su fuerte desempeño en tareas específicas como la detección de objetos, pero puede que no ofrezca la misma amplitud de características.
Amazon SageMaker vs Gemini Enterprise Agent Platform
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Amazon SageMaker es más fácil de usar, configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con Amazon SageMaker.
- Tanto Amazon SageMaker como Gemini Enterprise Agent Platform cumplen con los requisitos de nuestros revisores a una tasa comparable.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Amazon SageMaker es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Gemini Enterprise Agent Platform sobre Amazon SageMaker.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Amazon SageMaker
No hay precios disponiblesGemini Enterprise Agent Platform
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- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
Amazon SageMaker
No hay información de prueba disponibleGemini Enterprise Agent Platform
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
38
8.6
386
Facilidad de uso
8.4
39
8.1
397
Facilidad de configuración
8.5
26
8.1
319
Facilidad de administración
8.4
20
7.9
150
Calidad del soporte
8.6
34
8.1
362
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
9.2
20
8.3
144
Dirección del producto (% positivo)
9.1
37
9.2
380
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
87
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.1
78
No hay suficientes datos disponibles
8.3
76
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.8
75
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
75
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.6
74
No hay suficientes datos disponibles
8.7
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.2
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
73
No hay suficientes datos disponibles
8.0
71
No hay suficientes datos disponibles
8.1
70
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.3
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
37
No hay suficientes datos disponibles
8.6
37
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.8
37
8.2
247
Sistema
8.3
20
8.2
170
Desarrollo de modelos
8.7
29
8.5
206
8.2
28
7.8
179
8.3
33
8.4
204
8.9
33
8.5
206
Desarrollo de modelos
8.4
19
8.2
164
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.9
26
8.3
201
9.1
28
8.5
200
8.9
25
8.2
197
9.0
28
8.2
178
Servicios de aprendizaje automático/profundo
9.2
17
8.5
164
9.2
18
8.5
163
Despliegue
8.7
33
8.3
209
8.7
33
8.3
200
9.0
31
8.5
204
IA generativa
8.6
6
8.3
106
9.2
6
8.3
103
8.3
5
8.1
102
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.0
35
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
7.6
35
No hay suficientes datos disponibles
7.8
32
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
No hay suficientes datos disponibles
7.4
33
No hay suficientes datos disponibles
7.6
33
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
36
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
31
No hay suficientes datos disponibles
8.7
32
No hay suficientes datos disponibles
8.6
31
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
31
No hay suficientes datos disponibles
8.1
30
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.9
30
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
31
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
71
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
66
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
64
No hay suficientes datos disponibles
8.3
63
No hay suficientes datos disponibles
8.8
64
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.0
26
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
24
No hay suficientes datos disponibles
9.0
24
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.3
25
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
24
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
23
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
23
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.0
30
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.1
27
No hay suficientes datos disponibles
7.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
26
No hay suficientes datos disponibles
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.8
26
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
28
No hay suficientes datos disponibles
8.2
30
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
7.5
27
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Amazon SageMaker y Gemini Enterprise Agent Platform está categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Categorías Únicas
Amazon SageMaker no tiene categorías únicas
Gemini Enterprise Agent Platform está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Aprendizaje Automático, y Constructores de Agentes de IA
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Amazon SageMaker
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Gemini Enterprise Agent Platform
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
20.9%
Software informático
16.3%
Marketing y Publicidad
4.7%
Internet
4.7%
Gestión de la educación
4.7%
Otro
48.8%
Software informático
17.7%
Tecnología de la Información y Servicios
14.2%
Servicios financieros
6.9%
venta al por menor
3.6%
Hospital y atención médica
3.3%
Otro
54.3%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Cuál es la mejor manera de integrar modelos de Sagemaker con Kubernetes?
1 Comentario
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leer más
¿Cómo hago para que esta plataforma llegue a la mayoría de mis desarrolladores?
1 Comentario
VJ
puedes gestionar el acceso a través de usuarios y roles de IAM y darles acceso según sus necesidades, Sagemaker por defecto tiene todas las características...Leer más
Amazon SageMaker no tiene más discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
3 Comentarios
KS
La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentarios
SA
Google Cloud ML Engine admite muchas bibliotecas de software, incluidas TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, etc....Leer más
What is Google AI platform?
2 Comentarios
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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