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Amazon SageMaker
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Scopri di più su Azure Machine LearningRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle nella sua Scalabilità con un punteggio di 9.0, permettendo una gestione senza problemi di grandi set di dati e addestramento di modelli, mentre Azure Machine Learning, con un punteggio di 8.9, è noto per le sue solide prestazioni ma potrebbe non scalare altrettanto efficacemente in scenari ad alta domanda.
- I revisori menzionano che la funzione Drag and Drop di SageMaker ottiene un punteggio di 9.0, rendendolo facile da usare per coloro che preferiscono un'interfaccia visiva, mentre il punteggio di Azure di 8.7 indica che è meno intuitivo, il che potrebbe ostacolare gli utenti meno inclini tecnicamente.
- Gli utenti di G2 evidenziano che le capacità di Addestramento Modelli di Amazon SageMaker ottengono un punteggio di 8.9, con i revisori che lodano i suoi algoritmi pre-costruiti e la facilità d'uso, mentre Azure Machine Learning, con un punteggio di 8.7, è visto come leggermente meno efficace in quest'area, in particolare per gli utenti che cercano un rapido dispiegamento dei modelli.
- Gli utenti su G2 riportano che Azure Machine Learning brilla nel Natural Language Processing con un punteggio di 7.9, ma SageMaker lo supera nel Natural Language Generation con un punteggio di 8.8, indicando una capacità più forte di generare testo simile a quello umano.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di SageMaker è valutata a 8.7, con molti utenti che apprezzano la reattività e l'utilità del team di supporto, mentre il punteggio di Azure di 8.6 suggerisce un'esperienza leggermente meno favorevole, in particolare nella risoluzione di problemi complessi.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme offrono capacità di Servizio Gestito, ma il punteggio più alto di SageMaker di 9.5 indica un'esperienza di servizio gestito più robusta e affidabile rispetto all'8.8 di Azure, che potrebbe portare a una maggiore soddisfazione complessiva degli utenti.
Amazon SageMaker vs Azure Machine Learning
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Azure Machine Learning più facile da usare. Tuttavia, Amazon SageMaker è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Amazon SageMaker in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Azure Machine Learning.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, Amazon SageMaker e Azure Machine Learning forniscono livelli simili di assistenza.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Amazon SageMaker e Azure Machine Learning hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileAzure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileAzure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.5
81
Facilità d'uso
8.4
38
8.5
80
Facilità di installazione
8.5
25
8.3
57
Facilità di amministrazione
8.4
20
8.3
49
Qualità del supporto
8.6
33
8.6
74
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.6
47
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
9.0
80
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
8.4
56
Sistema
8.2
19
8.6
22
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.6
51
8.2
28
8.9
54
8.3
33
8.3
53
8.9
33
8.7
52
Sviluppo del modello
8.4
19
8.4
21
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.1
45
9.1
28
7.9
45
8.9
25
7.8
38
9.0
28
8.2
42
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.7
21
9.2
18
8.5
21
Distribuzione
8.6
32
8.8
50
8.6
32
8.7
51
9.0
31
8.9
51
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
8.5
10
9.2
6
8.2
10
8.3
5
7.5
10
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
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
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 Azure Machine Learning 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
Azure Machine Learning è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Azure Machine Learning
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
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
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 Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
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