Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Google Cloud AutoML mais fácil de usar. No entanto, Amazon SageMaker é mais fácil de configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Amazon SageMaker no geral.
Tanto Amazon SageMaker quanto Google Cloud AutoML atendem aos requisitos de nossos revisores em uma taxa comparável.
Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Amazon SageMaker é a opção preferida.
Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Amazon SageMaker em relação ao Google Cloud AutoML.
Preços
Preço de Nível Básico
Amazon SageMaker
Preço não disponível
Google Cloud AutoML
Preço não disponível
Teste Gratuito
Amazon SageMaker
Informação de teste não disponível
Google Cloud AutoML
Informação de teste não disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.6
38
8.6
14
Facilidade de Uso
8.4
39
8.6
14
Facilidade de configuração
8.5
26
7.4
11
Facilidade de administração
8.4
20
7.9
12
Qualidade do Suporte
8.6
34
7.5
14
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
Qual é a melhor maneira de integrar modelos Sagemaker com Kubernetes?
1 Comentário
VJ
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/introducing-amazon-sagemaker-operators-for-kubernetes/Leia mais
Como faço para que esta plataforma alcance a maioria dos meus desenvolvedores?
1 Comentário
VJ
você pode gerenciar o acesso por meio de usuários e funções do IAM e dar-lhes acesso conforme sua necessidade, Sagemaker por padrão tem todos os recursos...Leia mais
Amazon SageMaker não possui mais discussões com respostas
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