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Confronta Amazon SageMaker e IBM watsonx.ai 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (40.5% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
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Amazon SageMaker
Valutazione a Stelle
(45)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su Amazon SageMakerIBM watsonx.ai
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Scopri di più su IBM watsonx.aiRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle in scalabilità con un punteggio di 9.0, permettendo alle aziende di gestire efficacemente carichi di lavoro crescenti, mentre IBM watsonx.ai, sebbene forte, ha un punteggio di scalabilità leggermente inferiore di 8.5, il che potrebbe influire su implementazioni più grandi.
- I revisori menzionano che la facilità d'uso per IBM watsonx.ai è notevolmente più alta a 9.1 rispetto a quella di Amazon SageMaker di 8.4, indicando che gli utenti trovano l'interfaccia di IBM più intuitiva e user-friendly, il che può ridurre significativamente la curva di apprendimento per i nuovi utenti.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzionalità di drag and drop di Amazon SageMaker è valutata a 9.0, rendendo più facile per gli utenti costruire e distribuire modelli senza una conoscenza approfondita della programmazione, mentre la funzione di drag and drop di IBM watsonx.ai è valutata più bassa a 8.0, il che potrebbe ostacolare alcuni utenti in cerca di semplicità.
- I revisori menzionano che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di ingestione e manipolazione dei dati, ma Amazon SageMaker ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.1 rispetto a quello di IBM watsonx.ai di 8.2, suggerendo che IBM potrebbe fornire una soluzione più robusta per la gestione di fonti di dati diversificate.
- Gli utenti su G2 riportano che Amazon SageMaker brilla nel training dei modelli con un punteggio di 8.9, indicando una solida performance nello sviluppo di modelli di machine learning, mentre il punteggio di 8.5 di IBM watsonx.ai suggerisce che potrebbe non essere altrettanto efficiente in quest'area, potenzialmente influenzando la capacità degli utenti di iterare rapidamente sui modelli.
- I revisori menzionano che IBM watsonx.ai ha un forte focus sull'elaborazione del linguaggio naturale con un punteggio di 8.8, cruciale per applicazioni che richiedono un'analisi avanzata del testo, mentre il punteggio di 9.0 di Amazon SageMaker nella comprensione del linguaggio naturale indica che potrebbe avere un leggero vantaggio in questa specifica funzionalità.
Amazon SageMaker vs IBM watsonx.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato IBM watsonx.ai più facile da usare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker fosse più facile per fare affari in generale. Infine, i revisori hanno ritenuto che i prodotti siano ugualmente facili da configurare.
- I revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Amazon SageMaker.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che IBM watsonx.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di IBM watsonx.ai rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileIBM watsonx.ai
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileIBM watsonx.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.8
77
Facilità d'uso
8.4
38
8.9
109
Facilità di installazione
8.5
25
8.5
100
Facilità di amministrazione
8.4
20
8.7
36
Qualità del supporto
8.6
33
8.8
76
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.9
36
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
9.9
79
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
7.8
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.7
9
Distribuzione
Dati insufficienti
9.3
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
8.3
9
Dati insufficienti
8.9
9
Dati insufficienti
9.1
9
Gestione
Dati insufficienti
8.0
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.3
9
Operazioni
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
8.7
9
Dati insufficienti
9.3
9
Gestione
Dati insufficienti
8.5
9
Dati insufficienti
9.0
8
Dati insufficienti
8.5
8
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.1
9
Dati insufficienti
9.3
9
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
36
8.6
36
Sistema
8.2
19
8.2
31
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.6
32
8.2
28
8.2
32
8.3
33
8.7
31
8.9
33
8.4
32
Sviluppo del modello
8.4
19
8.5
32
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
Funzionalità non disponibile
9.1
28
8.9
32
8.9
25
8.6
32
9.0
28
8.1
32
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.5
32
9.2
18
8.8
32
Distribuzione
8.6
32
8.2
32
8.6
32
8.6
32
9.0
31
8.8
32
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
8.8
31
9.2
6
8.8
31
8.3
5
Funzionalità non disponibile
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Tipo di Dati
Dati insufficienti
8.8
13
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.5
12
Tipo di Sintesi
Dati insufficienti
9.0
12
Dati insufficienti
9.2
12
Trasformazione dei dati
Dati insufficienti
8.6
12
Dati insufficienti
9.3
12
Dati insufficienti
9.7
12
Dati insufficienti
9.2
12
Dati insufficienti
9.2
12
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.3
7
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.3
7
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.5
7
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
8.8
7
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
8.6
7
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
9.0
7
Piattaforme di Creazione di Contenuti AINascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Generazione di Contenuti - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione - Piattaforme di Creazione di Contenuti AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
9.0
21
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
9.2
22
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
21
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.8
7
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.1
6
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.1
6
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.3
6
Dati insufficienti
8.6
6
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
8.6
6
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
8.9
6
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.4
6
Dati insufficienti
9.2
6
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
6
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.8
7
Dati insufficienti
9.0
7
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
9.0
7
Dati insufficienti
8.6
7
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 IBM watsonx.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
IBM watsonx.ai è categorizzato comeDati Sintetici, Apprendimento automatico, Piattaforme di Creazione di Contenuti AI, Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), 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.)
IBM watsonx.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
19.0%
Software per computer
16.7%
Marketing e Pubblicità
4.8%
Internet
4.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.8%
Altro
50.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
18.9%
Software per computer
11.7%
Consulenza
7.2%
Bancario
6.3%
Marketing e Pubblicità
5.4%
Altro
50.5%
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
IBM watsonx.ai non ha discussioni con risposte
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