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Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
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Amazon SageMaker
Valutazione a Stelle
(46)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su Amazon SageMakerKubeflow
Valutazione a Stelle
(22)4.5 su 5
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Piccola Impresa (45.5% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su KubeflowRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle nella facilità di configurazione con un punteggio di 8,4, rendendolo una scelta preferita per coloro che danno priorità a un rapido processo di onboarding. Al contrario, la configurazione di Charmed Kubeflow è valutata significativamente più bassa a 6,0, il che potrebbe scoraggiare gli utenti che cercano un'implementazione semplice.
- I revisori menzionano che Amazon SageMaker offre un'esperienza di servizio gestito robusta con un alto punteggio di scalabilità di 9,0, permettendo alle aziende di scalare efficacemente i loro modelli di machine learning. Charmed Kubeflow, pur essendo anch'esso scalabile, ha un punteggio leggermente inferiore di 9,7 nel deployment del servizio gestito, indicando che potrebbe richiedere una gestione più pratica.
- Gli utenti di G2 evidenziano la qualità superiore del supporto fornito da Amazon SageMaker, con un punteggio di 8,7, cruciale per gli utenti che potrebbero aver bisogno di assistenza durante i loro progetti di machine learning. In confronto, il supporto di Charmed Kubeflow è valutato a 7,3, suggerendo che gli utenti potrebbero affrontare sfide nel ricevere aiuto tempestivo.
- Gli utenti su G2 apprezzano il supporto linguistico esteso di Amazon SageMaker, con un punteggio di 8,8, che facilita i requisiti di progetto diversificati. Charmed Kubeflow, pur offrendo anch'esso un buon supporto linguistico, ha un punteggio leggermente inferiore di 8,6, indicando che potrebbe non soddisfare una gamma così ampia di linguaggi di programmazione.
- I revisori menzionano che gli algoritmi pre-costruiti di Amazon SageMaker ottengono un punteggio di 8,4, fornendo agli utenti una solida base per lo sviluppo del modello. Charmed Kubeflow, tuttavia, brilla nell'addestramento del modello con un punteggio di 8,9, indicando che potrebbe offrire capacità più avanzate per gli utenti focalizzati sull'addestramento efficace dei loro modelli.
- Gli utenti dicono che l'interfaccia drag-and-drop di Amazon SageMaker è valutata a 9,0, rendendola user-friendly per coloro che preferiscono la programmazione visiva. Al contrario, la funzione drag-and-drop di Charmed Kubeflow è valutata più bassa a 8,3, il che potrebbe influire sull'esperienza utente per coloro che si affidano a un design intuitivo.
Amazon SageMaker vs Kubeflow
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.
- I revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Kubeflow.
- 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 Amazon SageMaker rispetto a Kubeflow.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileKubeflow
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileKubeflow
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.5
18
Facilità d'uso
8.4
38
7.6
18
Facilità di installazione
8.5
25
6.7
9
Facilità di amministrazione
8.4
20
6.7
6
Qualità del supporto
8.6
33
7.4
17
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.1
6
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
8.7
18
Caratteristiche per Categoria
Piattaforme MLOpsNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazioni
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.7
36
Dati insufficienti
Sistema
8.2
19
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.7
29
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
33
Dati insufficienti
8.9
33
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
19
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
Dati insufficienti
9.1
28
Dati insufficienti
8.9
25
Dati insufficienti
9.0
28
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
Dati insufficienti
9.2
18
Dati insufficienti
Distribuzione
8.6
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
Dati insufficienti
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
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento automaticoNascondi 4 CaratteristicheMostra 4 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Orchestrazione AINascondi 17 CaratteristicheMostra 17 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Progettazione e Integrazione del Flusso di Lavoro - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione delle Prestazioni e Analisi - Orchestrazione AI
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Controlli di Governance e Conformità - Orchestrazione dell'IA
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
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 Kubeflow sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Amazon SageMaker è categorizzato comePiattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Kubeflow è categorizzato comeApprendimento automatico e Orchestrazione AI
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Kubeflow
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
31.8%
Software per computer
18.2%
Petrolio e Energia
4.5%
Internet
4.5%
Servizi Informativi
4.5%
Altro
36.4%
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
Kubeflow non ha discussioni con risposte
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