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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.6% des avis)
Petite entreprise (33.3% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
AWS Bedrock
Note
(44)4.4 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur AWS BedrockAmazon SageMaker
Note
(45)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (33.3% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Amazon SageMakerRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Amazon SageMaker excelle dans ses capacités de Formation de Modèles, avec un score de 8,9, ce qui en fait un choix privilégié pour ceux qui se concentrent sur le développement et la formation de modèles d'apprentissage automatique. En revanche, AWS Bedrock obtient également un score de 8,9 dans ce domaine, mais les critiques mentionnent que sa fonctionnalité de Algorithmes Préconstruits, notée à 8,6, est moins complète par rapport aux offres de SageMaker.
- Les critiques mentionnent qu'AWS Bedrock brille en Scalabilité, atteignant un score de 9,7, ce qui est supérieur au 9,0 de SageMaker. Les utilisateurs sur G2 apprécient la capacité de Bedrock à gérer des déploiements à grande échelle sans problème, tandis que la scalabilité de SageMaker est notée mais pas aussi robuste dans des scénarios de forte demande.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que la fonctionnalité de Ingestion et Manipulation de Données d'Amazon SageMaker, notée à 8,1, est conviviale, mais les capacités d'intégration d'AWS Bedrock, en particulier dans l'Intégration de Pipeline de Données AI (8,3), sont considérées comme plus flexibles et efficaces pour des flux de travail complexes.
- Les utilisateurs disent que les deux plateformes offrent une forte Scalabilité de la Formation de Modèles AI, avec SageMaker obtenant un score de 8,8 et Bedrock égalant ce score. Cependant, les critiques mentionnent que la fonctionnalité de Glisser-Déposer de SageMaker (9,0) est plus intuitive pour les utilisateurs qui préfèrent une approche visuelle de la construction de modèles par rapport à la note de 8,3 de Bedrock dans la même catégorie.
- Les critiques mentionnent que le Coût par Appel API AI d'AWS Bedrock est noté à 8,1, ce que certains utilisateurs trouvent plus économique pour des applications à grande échelle, tandis que l'efficacité des coûts de SageMaker est perçue comme moins favorable, entraînant des préoccupations concernant la gestion du budget dans des déploiements étendus.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la Qualité du Support d'Amazon SageMaker est notée à 8,7, ce qui est légèrement supérieur au 8,6 de Bedrock. Les critiques apprécient le service client réactif de SageMaker, tandis que certains utilisateurs de Bedrock expriment le désir de ressources de support plus complètes.
AWS Bedrock vs Amazon SageMaker
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé Amazon SageMaker plus facile à utiliser, à mettre en place et à faire des affaires dans l'ensemble. Cependant, les examinateurs ont préféré la facilité d'administration avec AWS Bedrock.
- AWS Bedrock et Amazon SageMaker 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 AWS Bedrock à Amazon SageMaker.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
AWS Bedrock
Aucun tarif disponibleAmazon SageMaker
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
AWS Bedrock
Aucune information sur l'essai disponibleAmazon SageMaker
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.6
44
8.6
37
Facilité d’utilisation
8.1
44
8.4
38
Facilité d’installation
8.4
43
8.5
25
Facilité d’administration
9.0
15
8.4
20
Qualité du service client
8.5
43
8.6
33
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.5
14
9.2
20
Orientation du produit (% positif)
9.5
43
9.0
36
Fonctionnalités
Plateformes MLOpsMasquer 22 fonctionnalitésAfficher 22 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
déploiement
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
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
déploiement
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
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
management
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
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Opérations
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
management
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
IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
8.7
36
Système
Pas assez de données disponibles
8.2
19
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.7
29
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
33
Pas assez de données disponibles
8.9
33
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.4
19
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.9
26
Pas assez de données disponibles
9.1
28
Pas assez de données disponibles
8.9
25
Pas assez de données disponibles
9.0
28
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
9.2
17
Pas assez de données disponibles
9.2
18
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.6
32
Pas assez de données disponibles
8.6
32
Pas assez de données disponibles
9.0
31
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
6
Pas assez de données disponibles
9.2
6
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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
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
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.4
14
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
8.9
14
Pas assez de données disponibles
8.5
13
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.1
14
Pas assez de données disponibles
8.5
14
Pas assez de données disponibles
7.9
14
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.8
14
Pas assez de données disponibles
8.2
14
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.6
14
Pas assez de données disponibles
8.7
14
Pas assez de données disponibles
8.5
14
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
7.7
14
Pas assez de données disponibles
7.7
14
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.2
5
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.0
5
Pas assez de données disponibles
7.3
5
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
8.7
5
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
7.7
5
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
8.3
5
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.0
5
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
7.9
8
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
7.9
7
Pas assez de données disponibles
7.6
7
Pas assez de données disponibles
7.7
8
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
7.5
8
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Pas assez de données disponibles
7.4
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
8.1
7
Pas assez de données disponibles
8.1
7
Pas assez de données disponibles
9.3
7
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
8.3
7
Pas assez de données disponibles
8.3
7
Pas assez de données disponibles
7.9
7
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Pas assez de données disponibles
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
AWS BedrocketAmazon SageMaker est catégorisé comme Infrastructure d'IA générative
Catégories uniques
AWS Bedrock est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etConstructeurs d'agents d'IA
Amazon SageMaker est catégorisé comme Plateformes MLOpsetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
AWS Bedrock
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Amazon SageMaker
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
22.7%
Logiciels informatiques
18.2%
Services financiers
6.8%
Consultation
4.5%
vente au détail
4.5%
Autre
43.2%
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%
Meilleures alternatives
Discussions
AWS Bedrock n'a aucune discussion avec des réponses
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
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