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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Entreprise (56.4% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
Azure Machine Learning
Note
(88)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Machine LearningSAS Model Manager
Note
(69)4.6 sur 5
Segments de marché
Entreprise (56.4% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur SAS Model ManagerRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent qu'Azure Machine Learning excelle en facilité de déploiement avec un score de 8,3, ce qui permet aux équipes de démarrer rapidement par rapport à SAS Model Manager, qui a un score inférieur de 8,1. Les examinateurs mentionnent que le processus d'installation simplifié d'Azure réduit considérablement le temps de mise en production.
- Les examinateurs mentionnent que SAS Model Manager brille en entraînement de modèle avec un score de 8,8, supérieur à celui d'Azure qui est de 8,7. Les utilisateurs apprécient les capacités d'entraînement robustes et la variété d'algorithmes préconstruits disponibles dans SAS, permettant un développement de modèle plus efficace.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la scalabilité supérieure d'Azure Machine Learning avec un score de 8,3, qui est à égalité avec le score de 8,1 de SAS Model Manager. Cependant, les utilisateurs sur G2 notent que l'infrastructure d'Azure est mieux adaptée pour gérer de grands ensembles de données et des charges de travail à haut volume, ce qui en fait un choix privilégié pour les applications de niveau entreprise.
- Les utilisateurs disent que les deux plateformes offrent de solides capacités de surveillance, avec un score de 8,9 chacune. Cependant, les examinateurs mentionnent qu'Azure fournit des métriques de performance en temps réel plus complètes, qui sont cruciales pour maintenir la précision et la performance des modèles au fil du temps.
- Les examinateurs mentionnent qu'Azure Machine Learning a un soutien linguistique plus flexible avec un score de 8,9 par rapport au score de 8,6 de SAS Model Manager. Les utilisateurs apprécient la possibilité de travailler avec plusieurs langages de programmation, ce qui améliore la collaboration entre les data scientists ayant des compétences variées.
- Les utilisateurs rapportent que la fonctionnalité de catalogage de SAS Model Manager, avec un score de 7,8, est efficace pour organiser les modèles, mais l'approche d'Azure en matière de registre de modèles est plus intuitive, permettant un contrôle de version et une gestion plus faciles des modèles de machine learning, ce qui est un avantage significatif pour les équipes gérant plusieurs projets.
Azure Machine Learning vs SAS Model Manager
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Azure Machine Learning plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Azure Machine Learning dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Azure Machine Learning répond mieux aux besoins de leur entreprise que SAS Model Manager.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que SAS Model Manager est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de SAS Model Manager à Azure Machine Learning.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleSAS Model Manager
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleSAS Model Manager
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.5
81
8.3
12
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.0
15
Facilité d’installation
8.3
57
6.7
11
Facilité d’administration
8.3
49
7.3
8
Qualité du service client
8.6
74
8.8
12
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
7.9
8
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
9.1
13
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
7.7
5
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
déploiement
Pas assez de données disponibles
7.2
6
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
Pas assez de données disponibles
8.1
6
management
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
Opérations
Pas assez de données disponibles
7.5
6
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
7.8
6
management
Pas assez de données disponibles
7.8
6
Pas assez de données disponibles
8.9
6
Pas assez de données disponibles
8.3
6
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
8.4
56
Pas assez de données
Système
8.6
22
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
8.9
54
Pas assez de données disponibles
8.3
53
Pas assez de données disponibles
8.7
52
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.4
21
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
Pas assez de données disponibles
7.9
45
Pas assez de données disponibles
7.8
38
Pas assez de données disponibles
8.2
42
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
Pas assez de données disponibles
8.5
21
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.8
50
Pas assez de données disponibles
8.7
51
Pas assez de données disponibles
8.9
51
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.5
10
Pas assez de données disponibles
8.2
10
Pas assez de données disponibles
7.5
10
Pas assez de données disponibles
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
Pas assez de données
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
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
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
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
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
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
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
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
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - 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
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - 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
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)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
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
Pas assez de données disponibles
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)
Pas assez de données disponibles
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
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
Azure Machine LearningetSAS Model Manager est catégorisé comme Plateformes MLOps
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
SAS Model Manager
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
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
Logiciels informatiques
61.8%
Hôpital et soins de santé
5.5%
Bancaire
5.5%
Sécurité publique
3.6%
Génie mécanique ou industriel
3.6%
Autre
20.0%
Meilleures alternatives
Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
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En bref, pour construire, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et avec confiance.Lire la suite
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