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Confronta Amazon SageMaker e neptune.ai 
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Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Mercato Medio (42.6% delle recensioni)
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Amazon SageMaker
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle nelle sue capacità di Servizio Gestito, con un punteggio di 8.8, rendendolo una scelta affidabile per le aziende che cercano una soluzione completa. Al contrario, neptune.ai brilla con un punteggio più alto di 9.5, indicando un'esperienza di servizio gestito più robusta che gli utenti apprezzano per la facilità d'uso e di implementazione.
- I revisori menzionano che la Qualità del Supporto di SageMaker è valutata a 8.7, il che è lodevole, ma neptune.ai lo supera significativamente con un punteggio di 9.7. Gli utenti su G2 evidenziano la reattività e l'utilità del team di supporto di neptune.ai, rendendolo una scelta preferita per chi ha bisogno di assistenza.
- Gli utenti di G2 indicano che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di Addestramento del Modello, con un punteggio di 8.9 per SageMaker e 8.9 per neptune.ai. Tuttavia, gli utenti segnalano che neptune.ai fornisce un'interfaccia più intuitiva per l'Ingegneria delle Caratteristiche, con un punteggio di 8.6, che migliora l'esperienza complessiva dell'utente durante lo sviluppo del modello.
- Gli utenti dicono che la Facilità di Configurazione di SageMaker è valutata a 8.4, il che è decente, ma neptune.ai lo supera con un punteggio di 9.4. I revisori menzionano che il processo di configurazione semplificato di neptune.ai consente un onboarding più rapido, rendendolo più attraente per i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che entrambi i prodotti hanno forti caratteristiche di Scalabilità, con SageMaker che ottiene un punteggio di 8.8 e neptune.ai che ottiene un punteggio di 9.7. Gli utenti segnalano che la scalabilità di neptune.ai è particolarmente impressionante, consentendo una crescita senza soluzione di continuità man mano che aumentano le esigenze del progetto.
- Gli utenti su G2 evidenziano che mentre entrambe le piattaforme supportano bene l'Elaborazione del Linguaggio Naturale, con SageMaker che ottiene un punteggio di 9.0 e neptune.ai che ottiene un punteggio di 9.2, le funzionalità aggiuntive di neptune.ai nella Comprensione del Linguaggio Naturale (9.2) forniscono un toolkit più completo per gli sviluppatori focalizzati su applicazioni basate sul linguaggio.
Amazon SageMaker vs neptune.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato neptune.ai più facile da usare, configurare e amministrare. Tuttavia, i revisori hanno preferito fare affari con Amazon SageMaker in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Amazon SageMaker soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a neptune.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che neptune.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di neptune.ai rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Amazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratuito
For teams starting out with experiment tracking
- Up to 3 users
- 1 workspace
- 1 project
Prova Gratuita
Amazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileneptune.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
37
8.4
48
Facilità d'uso
8.4
38
9.1
52
Facilità di installazione
8.5
25
9.2
32
Facilità di amministrazione
8.4
20
8.8
10
Qualità del supporto
8.6
33
9.6
45
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.7
10
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
36
9.5
48
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.7
36
Dati insufficienti
9.3
38
Dati insufficienti
9.0
39
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
33
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.1
34
Dati insufficienti
9.0
35
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.8
34
Gestione
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.1
37
Dati insufficienti
8.3
33
Dati insufficienti
8.2
34
Operazioni
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.2
32
Gestione
Dati insufficienti
8.2
29
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.5
29
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
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
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 neptune.ai 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
neptune.ai non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
neptune.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%
Software per computer
27.8%
Ricerca
9.3%
Assicurazione
9.3%
Biotecnologia
9.3%
Sviluppo del programma
5.6%
Altro
38.9%
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
Quali sono gli strumenti MLOps?
1 Commento
YT
Gli strumenti comuni sono DVC per il versionamento dei dati, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune e Qwak per la gestione degli esperimenti, Aporia per il...Leggi di più
neptune.ai non ha più discussioni con risposte
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