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Comparar AWS Bedrock e Azure Machine Learning 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.6% das avaliações)
Empresa (38.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
AWS Bedrock
Classificação por Estrelas
(44)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre AWS BedrockAzure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Facilidade de Uso com uma pontuação de 8,6, enquanto o AWS Bedrock tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,3. Os revisores mencionam que a interface intuitiva do Azure e a documentação abrangente tornam mais fácil para iniciantes começarem.
- Os revisores mencionam que o AWS Bedrock brilha em Escalabilidade, alcançando uma pontuação de 9,2 em comparação com 8,9 do Azure. Usuários no G2 destacam a infraestrutura robusta da AWS que suporta implantações em larga escala e alta disponibilidade para aplicações de IA generativa.
- Os usuários dizem que o Azure Machine Learning oferece recursos superiores de Desenvolvimento de Modelos, particularmente na funcionalidade de Arrastar e Soltar, com uma pontuação de 8,9 contra 8,2 do AWS Bedrock. Os revisores apreciam as ferramentas amigáveis do Azure que simplificam o processo de treinamento de modelos.
- Usuários do G2 relatam que o AWS Bedrock oferece melhores capacidades de Processamento de Linguagem Natural, com uma pontuação de 8,7 em comparação com 7,9 do Azure. Os revisores mencionam que os algoritmos pré-construídos da AWS para tarefas de PLN são mais eficazes e fáceis de implementar.
- Usuários no G2 destacam o forte Qualidade do Suporte do Azure, ambos com pontuação de 8,6, mas os revisores mencionam que a equipe de suporte do Azure é mais responsiva e útil na resolução rápida de problemas, melhorando a experiência geral do usuário.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning tem um recurso mais abrangente de Conformidade com GDPR e Regulamentações de IA, com uma pontuação de 7,9, enquanto a pontuação do AWS Bedrock é inferior, de 7,6. Os usuários apreciam a abordagem proativa do Azure em relação à conformidade, que é crucial para aplicações em nível empresarial.
AWS Bedrock vs Azure Machine Learning
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar e fazer negócios no geral. No entanto, os avaliadores preferiram a facilidade de configuração com AWS Bedrock, junto com a administração.
- Os revisores sentiram que AWS Bedrock atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Machine Learning.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Machine Learning é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do AWS Bedrock em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
AWS Bedrock
Preço não disponívelAzure Machine Learning
Preço não disponívelTeste Gratuito
AWS Bedrock
Informação de teste não disponívelAzure Machine Learning
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.6
44
8.5
81
Facilidade de Uso
8.1
44
8.5
80
Facilidade de configuração
8.4
43
8.3
57
Facilidade de administração
9.0
15
8.3
49
Qualidade do Suporte
8.5
43
8.6
74
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.5
14
8.6
47
Direção de Produto (% positivo)
9.5
43
9.0
80
Recursos
Plataformas de MLOpsOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Implantação
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
Implantação
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
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operações
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.4
56
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.6
22
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
54
Dados insuficientes disponíveis
8.3
53
Dados insuficientes disponíveis
8.7
52
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.4
21
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.1
45
Dados insuficientes disponíveis
7.9
45
Dados insuficientes disponíveis
7.8
38
Dados insuficientes disponíveis
8.2
42
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
8.5
21
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.8
50
Dados insuficientes disponíveis
8.7
51
Dados insuficientes disponíveis
8.9
51
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
10
Dados insuficientes disponíveis
8.2
10
Dados insuficientes disponíveis
7.5
10
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
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
8.9
14
Dados insuficientes disponíveis
8.5
13
Dados insuficientes disponíveis
8.2
14
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
8.1
14
Dados insuficientes disponíveis
8.5
14
Dados insuficientes disponíveis
7.9
14
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.8
14
Dados insuficientes disponíveis
8.2
14
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
8.6
14
Dados insuficientes disponíveis
8.7
14
Dados insuficientes disponíveis
8.5
14
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
7.7
14
Dados insuficientes disponíveis
7.7
14
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
8.2
5
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.0
5
Dados insuficientes disponíveis
7.3
5
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.7
5
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
7.7
5
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
8.3
5
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.0
5
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Personalização - Construtores de Agentes de IA
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
7.6
7
Dados insuficientes disponíveis
7.7
8
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
7.5
8
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Dados insuficientes disponíveis
7.4
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
8.1
7
Dados insuficientes disponíveis
9.3
7
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Construtores de Agentes de IA
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
8.3
7
Dados insuficientes disponíveis
7.9
7
Dados insuficientes disponíveis
7.5
6
Dados insuficientes disponíveis
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
AWS Bedrock e Azure Machine Learning é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps) e Infraestrutura de IA Generativa
Categorias Únicas
AWS Bedrock é categorizado como Construtores de Agentes de IA
Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
AWS Bedrock
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Azure Machine Learning
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
22.7%
Programas de computador
18.2%
Serviços financeiros
6.8%
Consultoria
4.5%
Varejo
4.5%
Outro
43.2%
Tecnologia da informação e serviços
28.2%
Programas de computador
14.1%
Consultoria de Gestão
8.2%
Gestão Educacional
5.9%
Ensino superior
4.7%
Outro
38.8%
Principais Alternativas
Discussões
AWS Bedrock não possui discussões com respostas
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 Comentário
AR
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