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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella soddisfazione degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto ad Amazon SageMaker. Gli utenti apprezzano la capacità della piattaforma di semplificare il processo di machine learning, con un revisore che nota come renda "quasi senza sforzo" il passaggio dalla sperimentazione alle pipeline di produzione.
- Secondo le recensioni verificate, la facilità d'uso di Vertex AI è una caratteristica distintiva, con molti utenti che evidenziano il suo design intuitivo. Un utente ha menzionato che la semplicità di navigare nei compiti di sviluppo AI è stata un fattore determinante nella loro scelta di Vertex AI rispetto ai concorrenti.
- Gli utenti dicono che Amazon SageMaker fornisce un supporto robusto end-to-end per l'intero ciclo di vita del machine learning. I revisori elogiano la sua integrazione senza soluzione di continuità di preparazione dei dati, costruzione del modello e distribuzione, rendendolo un'opzione conveniente per coloro che cercano di gestire l'intero flusso di lavoro in un unico posto.
- I revisori menzionano che mentre Amazon SageMaker ha una solida reputazione per le sue caratteristiche complete, affronta sfide nella soddisfazione degli utenti rispetto a Vertex AI. Alcuni utenti ritengono che l'interfaccia di SageMaker potrebbe essere più user-friendly, nonostante le sue potenti capacità.
- I revisori di G2 evidenziano l'importanza della qualità del supporto, dove Amazon SageMaker ottiene un punteggio leggermente più alto. Gli utenti apprezzano il team di supporto reattivo, che li aiuta a navigare nelle complessità dei progetti di machine learning, sebbene anche Vertex AI riceva feedback positivi per i suoi servizi di supporto.
- Secondo i feedback recenti degli utenti, entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza in aree specifiche, come l'addestramento e la distribuzione dei modelli. Tuttavia, le recensioni recenti di Vertex AI indicano una base di utenti in crescita che valorizza le sue caratteristiche innovative, mentre le recensioni recenti limitate di Amazon SageMaker suggeriscono la necessità di un maggiore coinvolgimento da parte dei suoi utenti.
Amazon SageMaker vs Vertex AI
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 Vertex AI 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 Vertex AI rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
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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
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
38
8.6
376
Facilità d'uso
8.4
39
8.2
385
Facilità di installazione
8.5
26
8.1
308
Facilità di amministrazione
8.4
20
7.9
144
Qualità del supporto
8.6
34
8.1
351
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.2
138
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
37
9.2
369
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.1
75
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
75
Dati insufficienti
8.8
73
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
74
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
72
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
8.3
35
Dati insufficienti
8.5
35
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.8
37
8.2
231
Sistema
8.3
20
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.4
204
8.2
28
7.9
180
8.3
33
8.4
202
8.9
33
8.5
206
Sviluppo del modello
8.4
19
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.2
201
9.1
28
8.5
199
8.9
25
8.2
196
9.0
28
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.5
165
9.2
18
8.4
163
Distribuzione
8.7
33
8.3
203
8.7
33
8.3
196
9.0
31
8.5
199
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
8.3
106
9.2
6
8.3
103
8.3
5
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
35
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.5
35
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
32
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
29
Dati insufficienti
8.6
29
Dati insufficienti
8.6
29
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
31
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
29
Dati insufficienti
8.4
29
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
24
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
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
23
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
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
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
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 Vertex AI 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
Vertex AI 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.)
Vertex AI
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%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.7%
Altro
48.8%
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
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?
2 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?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
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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