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A Colpo d'Occhio
Amazon SageMaker
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Valutazione a Stelle
(48)4.2 su 5
Segmenti di Mercato
Impresa (34.9% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
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Vertex AI
Vertex AI
Valutazione a Stelle
(638)4.3 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (41.2% delle recensioni)
Informazioni
Pros & Cons
Prezzo di Ingresso
Paga a consumo Al mese
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
  • I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendo più facile gestire compiti intricati.
  • Gli utenti dicono che Amazon SageMaker offre un'esperienza user-friendly, in particolare per coloro che lavorano su modelli di deep learning. I revisori hanno notato il processo di login semplice e la configurazione non complicata, che lo rende accessibile per utenti senza hardware avanzato.
  • Secondo recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo significativamente più alto, riflettendo la sua forte performance in qualità ed esperienza utente. Gli utenti menzionano frequentemente la sua integrazione senza soluzione di continuità con Google Cloud, che migliora l'usabilità complessiva della piattaforma.
  • I revisori menzionano che mentre Amazon SageMaker è efficace per distribuire applicazioni rapidamente, potrebbe non eguagliare le capacità complete di Vertex AI in termini di gestione dell'intero ciclo di vita del machine learning. Gli utenti apprezzano l'accessibilità economica di SageMaker, ma alcuni ritengono che manchi della profondità di funzionalità trovate in Vertex AI.
  • I revisori di G2 evidenziano che gli aggiornamenti e le funzionalità recenti di Vertex AI sono stati ben accolti, con molti utenti che lodano la sua capacità di ridurre lo sforzo necessario per l'addestramento e il deployment dei modelli. Questo contrasta con Amazon SageMaker, che ha meno recensioni recenti, indicando un minore coinvolgimento attuale degli utenti.
  • Gli utenti riportano che mentre entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza, i punteggi più alti di Vertex AI in aree come l'addestramento dei modelli e l'elaborazione del linguaggio naturale dimostrano le sue capacità avanzate. Al contrario, Amazon SageMaker è noto per la sua forte performance in compiti specifici come il rilevamento di oggetti, ma potrebbe non offrire la stessa ampiezza di funzionalità.

Amazon SageMaker vs Vertex AI

Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Amazon SageMaker più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Amazon SageMaker nel complesso.

  • Amazon SageMaker e Vertex AI 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 Vertex AI rispetto a Amazon SageMaker.
Prezzi
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
38
8.6
381
Facilità d'uso
8.4
39
8.2
392
Facilità di installazione
8.5
26
8.1
315
Facilità di amministrazione
8.4
20
7.9
147
Qualità del supporto
8.6
34
8.1
356
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
20
8.3
141
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
37
9.2
375
Caratteristiche per Categoria
Dati insufficienti
8.4
86
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
77
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
74
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
72
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
36
Dati insufficienti
8.5
36
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.8
37
8.2
238
Sistema
8.3
20
8.2
172
Sviluppo del Modello
8.7
29
8.4
205
8.2
28
7.9
180
8.3
33
8.4
203
8.9
33
8.5
208
Sviluppo del modello
8.4
19
8.2
166
Servizi di Machine/Deep Learning
8.9
26
8.2
202
9.1
28
8.5
200
8.9
25
8.2
197
9.0
28
8.2
179
Servizi di Machine/Deep Learning
9.2
17
8.5
166
9.2
18
8.4
163
Distribuzione
8.7
33
8.3
207
8.7
33
8.3
198
9.0
31
8.5
202
Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
6
8.3
107
9.2
6
8.3
104
8.3
5
8.1
104
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
36
Dati insufficienti
7.8
36
Dati insufficienti
7.7
37
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
36
Dati insufficienti
7.5
35
Dati insufficienti
7.6
35
Dati insufficienti
8.4
35
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.6
30
Dati insufficienti
8.6
30
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
33
Dati insufficienti
7.7
30
Dati insufficienti
8.0
29
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
29
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.4
29
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
29
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.9
29
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.1
30
Dati insufficienti
8.4
30
Dati insufficienti
8.5
71
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
8.9
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
24
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.6
22
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Dati insufficienti
7.9
29
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
Categorie uniche
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Piccola impresa(50 o meno dip.)
32.6%
Mid-Market(51-1000 dip.)
32.6%
Enterprise(> 1000 dip.)
34.9%
Vertex AI
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
41.2%
Mid-Market(51-1000 dip.)
26.0%
Enterprise(> 1000 dip.)
32.8%
Settore dei Recensori
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.9%
Software per computer
16.3%
Marketing e Pubblicità
4.7%
Internet
4.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
4.7%
Altro
48.8%
Vertex AI
Vertex AI
Software per computer
17.8%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
Amazon SageMaker
Alternative a Amazon SageMaker
Dataiku
Dataiku
Aggiungi Dataiku
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Aggiungi Azure Machine Learning
Alteryx
Alteryx
Aggiungi Alteryx
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio
Aggiungi IBM Watson Studio
Vertex AI
Alternative a Vertex AI
Dataiku
Dataiku
Aggiungi Dataiku
Azure Machine Learning
Azure Machine Learning Studio
Aggiungi Azure Machine Learning
Altair AI Studio
Altair AI Studio
Aggiungi Altair AI Studio
Databricks Data Intelligence Platform
Databricks Data Intelligence Platform
Aggiungi Databricks Data Intelligence Platform
Discussioni
Amazon SageMaker
Discussioni su Amazon SageMaker
Qual è il modo migliore per integrare i modelli Sagemaker con Kubernetes?
1 Commento
Vineet J.
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
Vineet J.
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
Monty il Mangusta che piange
Amazon SageMaker non ha più discussioni con risposte
Vertex AI
Discussioni su Vertex AI
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
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La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
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Jagannath P.
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
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The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più