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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle dans sa scalabilité de l'entraînement des modèles d'IA avec un score de 8,5, permettant une gestion efficace de grands ensembles de données, tandis qu'Amazon SageMaker brille dans la haute disponibilité de l'IA avec un score de 9,2, assurant une disponibilité constante et une fiabilité pour les applications critiques.
- Les critiques mentionnent que la fonctionnalité de glisser-déposer de Vertex AI est notée à 7,9, que certains trouvent moins intuitive comparée à la note de 8,3 d'Amazon SageMaker, rendant plus facile pour les utilisateurs de construire et déployer des modèles sans connaissances approfondies en codage.
- Les utilisateurs de G2 soulignent qu'Amazon SageMaker offre des capacités de surveillance des modèles supérieures avec un score de 8,5, fournissant des métriques de performance en temps réel et des alertes de détection de dérive, ce qui est crucial pour maintenir la précision des modèles au fil du temps, tandis que le score de Vertex AI est légèrement inférieur à 8,6.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que le soutien linguistique de Vertex AI est noté à 8,5, ce qui est compétitif, mais Amazon SageMaker surpasse avec un score de 8,9, indiquant une gamme plus large de langues prises en charge pour le développement de modèles.
- Les critiques mentionnent que la fonctionnalité de chiffrement des données d'IA d'Amazon SageMaker obtient un impressionnant 9,2, fournissant des mesures de sécurité robustes, tandis que le score de 9,2 de Vertex AI dans la même catégorie montre que les deux plateformes priorisent la sécurité, mais SageMaker a un léger avantage dans les retours des utilisateurs.
- Les utilisateurs disent que la facilité d'installation de Vertex AI est notée à 8,2, que certains trouvent moins favorable comparée à la note de 8,4 d'Amazon SageMaker, indiquant que SageMaker peut offrir une expérience d'intégration plus simplifiée pour les nouveaux utilisateurs.
Amazon SageMaker vs Vertex AI
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Amazon SageMaker plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Amazon SageMaker dans l'ensemble.
- Amazon SageMaker et Vertex AI répondent tous deux aux exigences de nos évaluateurs à un taux comparable.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Amazon SageMaker est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Vertex AI à Amazon SageMaker.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Amazon SageMaker
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Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Essai gratuit
Amazon SageMaker
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.6
37
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.4
38
8.2
368
Facilité d’installation
8.5
25
8.1
291
Facilité d’administration
8.4
20
7.9
142
Qualité du service client
8.6
33
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.2
20
8.2
136
Orientation du produit (% positif)
9.0
36
9.2
353
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.1
74
Pas assez de données disponibles
8.3
74
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.8
70
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
73
Pas assez de données disponibles
8.3
72
Pas assez de données disponibles
8.4
71
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.7
69
management
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.5
69
Pas assez de données disponibles
8.0
69
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.2
69
Pas assez de données disponibles
8.4
70
Pas assez de données disponibles
8.3
70
management
Pas assez de données disponibles
8.1
68
Pas assez de données disponibles
8.4
69
Pas assez de données disponibles
8.3
68
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.7
36
8.2
214
Système
8.2
19
8.2
170
Développement de modèles
8.7
29
8.5
202
8.2
28
7.9
179
8.3
33
8.4
200
8.9
33
8.5
202
Développement de modèles
8.4
19
8.3
165
Services d’apprentissage automatique/profond
8.9
26
8.2
200
9.1
28
8.4
196
8.9
25
8.2
195
9.0
28
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
9.2
17
8.5
165
9.2
18
8.5
163
déploiement
8.6
32
8.2
193
8.6
32
8.3
194
9.0
31
8.5
193
IA générative
8.6
6
8.3
102
9.2
6
8.3
102
8.3
5
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.0
34
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.4
29
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
69
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
67
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
9.0
23
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.3
23
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
8.7
22
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
23
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
7.9
27
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.5
27
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.1
27
Pas assez de données disponibles
7.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Pas assez de données disponibles
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
7.5
27
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Amazon SageMakeretVertex AI est catégorisé comme Plateformes MLOpsetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetInfrastructure d'IA générativeetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Catégories uniques
Amazon SageMaker n'a aucune catégorie unique
Vertex AI est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etApprentissage automatiqueetConstructeurs d'agents d'IA
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Amazon SageMaker
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
19.0%
Logiciels informatiques
16.7%
Marketing et publicité
4.8%
internet
4.8%
Hôpital et soins de santé
4.8%
Autre
50.0%
Logiciels informatiques
17.7%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Meilleures alternatives
Discussions
Quelle est la meilleure façon d'intégrer les modèles Sagemaker avec Kubernetes ?
1 commentaire
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Lire la suite
Comment faire en sorte que cette plateforme atteigne la plupart de mes développeurs ?
1 commentaire
VJ
vous pouvez gérer l'accès via les utilisateurs et rôles IAM et leur donner accès selon leurs besoins, Sagemaker par défaut dispose de toutes les...Lire la suite
Amazon SageMaker n'a plus de discussions avec des réponses
À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?
2 commentaires
KS
Google Cloud AI Platform nous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique, qui fonctionnent sur tout type et toute taille de données.Lire la suite
What software libraries does cloud ML engine support?
2 commentaires
JP
C'est compatible avec presque toutes les bibliothèques tendance.Lire la suite
What is Google AI platform?
1 commentaire
ZM
La plateforme Google AI est un ensemble complet d'outils et de services fournis par Google Cloud pour développer, déployer et gérer l'intelligence...Lire la suite
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