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Confronta AWS Bedrock e Amazon SageMaker 
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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Impresa (38.6% delle recensioni)
Piccola Impresa (33.3% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Nessun prezzo disponibile
Nessun prezzo disponibile
AWS Bedrock
Valutazione a Stelle
(44)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (38.6% delle recensioni)
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Scopri di più su AWS BedrockAmazon 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 SageMakerRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Amazon SageMaker eccelle nelle sue capacità di Formazione del Modello, con un punteggio di 8,9, rendendolo una scelta preferita per coloro che si concentrano sullo sviluppo e l'addestramento di modelli di apprendimento automatico. Al contrario, AWS Bedrock ottiene anch'esso un punteggio di 8,9 in quest'area, ma i revisori menzionano che la sua funzione di Algoritmi Pre-Costruiti, valutata a 8,6, è meno completa rispetto alle offerte di SageMaker.
- I revisori menzionano che AWS Bedrock brilla in Scalabilità, raggiungendo un punteggio di 9,7, che è superiore al 9,0 di SageMaker. Gli utenti su G2 apprezzano la capacità di Bedrock di gestire distribuzioni su larga scala senza problemi, mentre la scalabilità di SageMaker è notata ma non altrettanto robusta in scenari ad alta domanda.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la funzione di Ingestione e Manipolazione dei Dati di Amazon SageMaker, valutata a 8,1, è facile da usare, ma le capacità di integrazione di AWS Bedrock, in particolare nell'Integrazione della Pipeline di Dati AI (8,3), sono viste come più flessibili ed efficienti per flussi di lavoro complessi.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme offrono una forte Scalabilità dell'Addestramento del Modello AI, con SageMaker che ottiene un punteggio di 8,8 e Bedrock che eguaglia quel punteggio. Tuttavia, i revisori menzionano che la funzionalità di Drag and Drop di SageMaker (9,0) è più intuitiva per gli utenti che preferiscono un approccio visivo alla costruzione del modello rispetto al punteggio di 8,3 di Bedrock nella stessa categoria.
- I revisori menzionano che il Costo per Chiamata API AI di AWS Bedrock è valutato a 8,1, che alcuni utenti trovano più economico per applicazioni su larga scala, mentre l'efficienza dei costi di SageMaker è percepita come meno favorevole, portando a preoccupazioni sulla gestione del budget in distribuzioni estese.
- Gli utenti su G2 riportano che la Qualità del Supporto di Amazon SageMaker è valutata a 8,7, leggermente superiore all'8,6 di Bedrock. I revisori apprezzano il servizio clienti reattivo di SageMaker, mentre alcuni utenti di Bedrock esprimono il desiderio di risorse di supporto più complete.
AWS Bedrock vs Amazon SageMaker
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Amazon SageMaker più facile da usare, configurare e fare affari in generale. Tuttavia, i revisori hanno preferito la facilità di amministrazione con AWS Bedrock.
- AWS Bedrock e Amazon SageMaker 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 AWS Bedrock rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
AWS Bedrock
Nessun prezzo disponibileAmazon SageMaker
Nessun prezzo disponibileProva Gratuita
AWS Bedrock
Nessuna informazione sulla prova disponibileAmazon SageMaker
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
44
8.6
37
Facilità d'uso
8.1
44
8.4
38
Facilità di installazione
8.4
43
8.5
25
Facilità di amministrazione
9.0
15
8.4
20
Qualità del supporto
8.5
43
8.6
33
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
14
9.2
20
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
43
9.0
36
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
Dati insufficienti
8.7
36
Sistema
Dati insufficienti
8.2
19
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
33
Dati insufficienti
8.9
33
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.4
19
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.9
26
Dati insufficienti
9.1
28
Dati insufficienti
8.9
25
Dati insufficienti
9.0
28
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
9.2
17
Dati insufficienti
9.2
18
Distribuzione
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
8.6
32
Dati insufficienti
9.0
31
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
6
Dati insufficienti
9.2
6
Dati insufficienti
8.3
5
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
8.4
14
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
14
Dati insufficienti
8.5
13
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.1
14
Dati insufficienti
8.5
14
Dati insufficienti
7.9
14
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
14
Dati insufficienti
8.8
14
Dati insufficienti
8.2
14
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
14
Dati insufficienti
8.7
14
Dati insufficienti
8.5
14
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.7
14
Dati insufficienti
7.7
14
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.2
5
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.0
5
Dati insufficienti
7.3
5
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)
8.7
5
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
5
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
8.3
5
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)
9.0
5
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
7.9
7
Dati insufficienti
7.6
7
Dati insufficienti
7.7
8
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
7.5
8
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
7.4
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
8.1
7
Dati insufficienti
8.1
7
Dati insufficienti
9.3
7
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.3
7
Dati insufficienti
8.3
7
Dati insufficienti
7.9
7
Dati insufficienti
7.5
6
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
AWS Bedrock e Amazon SageMaker sono categorizzati comeInfrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
AWS Bedrock è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Costruttori di Agenti AI
Amazon SageMaker è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
AWS Bedrock
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Amazon SageMaker
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
22.7%
Software per computer
18.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Consulenza
4.5%
Vendita al dettaglio
4.5%
Altro
43.2%
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%
Alternative
Discussioni
AWS Bedrock non ha discussioni con risposte
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
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