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Comparar Amazon SageMaker e IBM watsonx.ai 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (33.3% das avaliações)
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Amazon SageMaker
Classificação por Estrelas
(45)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (33.3% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Amazon SageMakerIBM watsonx.ai
Classificação por Estrelas
(122)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (40.5% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre IBM watsonx.aiResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Amazon SageMaker se destaca em escalabilidade com uma pontuação de 9,0, permitindo que as empresas lidem eficientemente com cargas de trabalho crescentes, enquanto o IBM watsonx.ai, embora forte, tem uma pontuação de escalabilidade ligeiramente inferior de 8,5, o que pode impactar implantações maiores.
- Os revisores mencionam que a facilidade de uso do IBM watsonx.ai é notavelmente maior, com 9,1, em comparação com os 8,4 do Amazon SageMaker, indicando que os usuários acham a interface da IBM mais intuitiva e amigável, o que pode reduzir significativamente a curva de aprendizado para novos usuários.
- Os usuários do G2 destacam que a funcionalidade de arrastar e soltar do Amazon SageMaker é avaliada em 9,0, facilitando para os usuários a construção e implantação de modelos sem amplo conhecimento de codificação, enquanto o recurso de arrastar e soltar do IBM watsonx.ai é avaliado mais baixo, em 8,0, o que pode dificultar alguns usuários que buscam simplicidade.
- Os revisores mencionam que ambas as plataformas oferecem fortes capacidades de ingestão e manipulação de dados, mas o Amazon SageMaker tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,1 em comparação com os 8,2 do IBM watsonx.ai, sugerindo que a IBM pode fornecer uma solução mais robusta para lidar com fontes de dados diversificadas.
- Os usuários do G2 relatam que o Amazon SageMaker se destaca em treinamento de modelos com uma pontuação de 8,9, indicando um desempenho sólido no desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina, enquanto a pontuação de 8,5 do IBM watsonx.ai sugere que ele pode não ser tão eficiente nesta área, potencialmente afetando a capacidade dos usuários de iterar rapidamente em modelos.
- Os revisores mencionam que o IBM watsonx.ai tem um forte foco em processamento de linguagem natural com uma pontuação de 8,8, o que é crucial para aplicações que exigem análise avançada de texto, enquanto a pontuação de 9,0 do Amazon SageMaker em compreensão de linguagem natural indica que ele pode ter uma ligeira vantagem nesta funcionalidade específica.
Amazon SageMaker vs IBM watsonx.ai
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam IBM watsonx.ai mais fácil de usar e administrar. No entanto, sentiram que Amazon SageMaker era mais fácil de fazer negócios em geral. Finalmente, sentiram que os produtos são igualmente fáceis de configurar.
- Os revisores sentiram que IBM watsonx.ai atende melhor às necessidades de seus negócios do que Amazon SageMaker.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que IBM watsonx.ai é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do IBM watsonx.ai em relação ao Amazon SageMaker.
Preços
Preço de Nível Básico
Amazon SageMaker
Preço não disponívelIBM watsonx.ai
Preço não disponívelTeste Gratuito
Amazon SageMaker
Informação de teste não disponívelIBM watsonx.ai
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.6
37
8.8
77
Facilidade de Uso
8.4
38
8.9
109
Facilidade de configuração
8.5
25
8.5
100
Facilidade de administração
8.4
20
8.7
36
Qualidade do Suporte
8.6
33
8.8
76
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.2
20
8.9
36
Direção de Produto (% positivo)
9.0
36
9.9
79
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
7.8
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
8.3
9
Dados insuficientes disponíveis
8.9
9
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.0
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Operações
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
8.7
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.5
9
Dados insuficientes disponíveis
9.0
8
Dados insuficientes disponíveis
8.5
8
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.1
9
Dados insuficientes disponíveis
9.3
9
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.7
36
8.6
36
Sistema
8.2
19
8.2
31
Desenvolvimento de Modelos
8.7
29
8.6
32
8.2
28
8.2
32
8.3
33
8.7
31
8.9
33
8.4
32
Desenvolvimento de Modelos
8.4
19
8.5
32
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.9
26
Recurso Não Disponível
9.1
28
8.9
32
8.9
25
8.6
32
9.0
28
8.1
32
Serviços de Máquina/Deep Learning
9.2
17
8.5
32
9.2
18
8.8
32
Implantação
8.6
32
8.2
32
8.6
32
8.6
32
9.0
31
8.8
32
IA generativa
8.6
6
8.8
31
9.2
6
8.8
31
8.3
5
Recurso Não Disponível
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Tipo de dado
Dados insuficientes disponíveis
8.8
13
Dados insuficientes disponíveis
Recurso Não Disponível
Dados insuficientes disponíveis
8.5
12
Tipo de Síntese
Dados insuficientes disponíveis
9.0
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Transformação de dados
Dados insuficientes disponíveis
8.6
12
Dados insuficientes disponíveis
9.3
12
Dados insuficientes disponíveis
9.7
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Dados insuficientes disponíveis
9.2
12
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
9.5
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Plataformas de Criação de Conteúdo por IAOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Geração de Conteúdo - Plataformas de Criação de Conteúdo por IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão - Plataformas de Criação de Conteúdo de IA
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
8.8
7
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.1
6
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.3
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.6
6
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.4
6
Dados insuficientes disponíveis
9.2
6
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
6
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.8
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
9.0
7
Dados insuficientes disponíveis
8.6
7
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Amazon SageMaker e IBM watsonx.ai é categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Infraestrutura de IA Generativa, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Categorias Únicas
Amazon SageMaker não possui categorias únicas
IBM watsonx.ai é categorizado como Dados Sintéticos, Aprendizado de Máquina, Plataformas de Criação de Conteúdo por IA, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), e Construtores de Agentes de IA
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Amazon SageMaker
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
IBM watsonx.ai
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
19.0%
Programas de computador
16.7%
Marketing e Publicidade
4.8%
Internet
4.8%
Hospital & Assistência à Saúde
4.8%
Outro
50.0%
Tecnologia da informação e serviços
18.9%
Programas de computador
11.7%
Consultoria
7.2%
Bancário
6.3%
Marketing e Publicidade
5.4%
Outro
50.5%
Principais Alternativas
Discussões
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
IBM watsonx.ai não possui discussões com respostas
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