Confronta Amazon SageMaker e Gemini Enterprise Agent Platform 
A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (34.9% delle recensioni)
Piccola Impresa (42.1% delle recensioni)
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Amazon SageMaker
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(48)4.2 su 5
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Scopri di più su Gemini Enterprise Agent PlatformRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendo più facile gestire compiti intricati.
- Gli utenti dicono che Amazon SageMaker offre un'esperienza user-friendly, in particolare per coloro che lavorano su modelli di deep learning. I revisori hanno notato il processo di login semplice e la configurazione non complicata, che lo rende accessibile per utenti senza hardware avanzato.
- Secondo recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo significativamente più alto, riflettendo la sua forte performance in qualità ed esperienza utente. Gli utenti menzionano frequentemente la sua integrazione senza soluzione di continuità con Google Cloud, che migliora l'usabilità complessiva della piattaforma.
- I revisori menzionano che mentre Amazon SageMaker è efficace per distribuire applicazioni rapidamente, potrebbe non eguagliare le capacità complete di Vertex AI in termini di gestione dell'intero ciclo di vita del machine learning. Gli utenti apprezzano l'accessibilità economica di SageMaker, ma alcuni ritengono che manchi della profondità di funzionalità trovate in Vertex AI.
- I revisori di G2 evidenziano che gli aggiornamenti e le funzionalità recenti di Vertex AI sono stati ben accolti, con molti utenti che lodano la sua capacità di ridurre lo sforzo necessario per l'addestramento e il deployment dei modelli. Questo contrasta con Amazon SageMaker, che ha meno recensioni recenti, indicando un minore coinvolgimento attuale degli utenti.
- Gli utenti riportano che mentre entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza, i punteggi più alti di Vertex AI in aree come l'addestramento dei modelli e l'elaborazione del linguaggio naturale dimostrano le sue capacità avanzate. Al contrario, Amazon SageMaker è noto per la sua forte performance in compiti specifici come il rilevamento di oggetti, ma potrebbe non offrire la stessa ampiezza di funzionalità.
Amazon SageMaker vs Gemini Enterprise Agent Platform
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Amazon SageMaker più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Amazon SageMaker nel complesso.
- Amazon SageMaker e Gemini Enterprise Agent Platform soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Gemini Enterprise Agent Platform rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
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- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileGemini Enterprise Agent Platform
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
38
8.6
386
Facilità d'uso
8.4
39
8.1
397
Facilità di installazione
8.5
26
8.1
319
Facilità di amministrazione
8.4
20
7.9
150
Qualità del supporto
8.6
34
8.1
362
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.3
144
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
37
9.2
380
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.8
37
8.2
247
Sistema
8.3
20
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.5
206
8.2
28
7.8
179
8.3
33
8.4
204
8.9
33
8.5
206
Sviluppo del modello
8.4
19
8.2
164
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.3
201
9.1
28
8.5
200
8.9
25
8.2
197
9.0
28
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.5
164
9.2
18
8.5
163
Distribuzione
8.7
33
8.3
209
8.7
33
8.3
200
9.0
31
8.5
204
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
8.3
106
9.2
6
8.3
103
8.3
5
8.1
102
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.0
35
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.6
35
Dati insufficienti
7.8
32
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.4
33
Dati insufficienti
7.6
33
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
64
Dati insufficienti
8.3
63
Dati insufficienti
8.8
64
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Amazon SageMaker e Gemini Enterprise Agent Platform sono categorizzati comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Categorie uniche
Amazon SageMaker non ha categorie uniche
Gemini Enterprise Agent Platform è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Apprendimento automatico, e Costruttori di Agenti AI
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Gemini Enterprise Agent Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.9%
Software per computer
16.3%
Marketing e Pubblicità
4.7%
Internet
4.7%
Gestione dell'Istruzione
4.7%
Altro
48.8%
Software per computer
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.3%
Alternative
Discussioni
Qual è il modo migliore per integrare i modelli Sagemaker con Kubernetes?
1 Commento
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leggi di più
Come faccio a far raggiungere questa piattaforma alla maggior parte dei miei sviluppatori?
1 Commento
VJ
puoi gestire l'accesso tramite utenti e ruoli IAM e concedere loro l'accesso in base alle loro esigenze, Sagemaker di default ha tutte le funzionalità di...Leggi di più
Amazon SageMaker non ha più discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
3 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Commenti
SA
Google Cloud ML Engine supporta molte librerie software, tra cui TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, ecc....Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
2 Commenti
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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