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Amazon SageMaker und Azure Machine Learning vergleichen 
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (35.0% der Bewertungen)
Unternehmen (38.8% der Bewertungen)
Einstiegspreis
Keine Preisinformationen verfügbar
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Amazon SageMaker
Sternebewertung
(44)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (35.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Amazon SageMakerAzure Machine Learning
Sternebewertung
(88)4.3 von 5
Marktsegmente
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Azure Machine LearningZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Amazon SageMaker in seiner Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 9,0 hervorragend abschneidet, was eine nahtlose Handhabung großer Datensätze und Modelltrainings ermöglicht, während Azure Machine Learning mit einer Bewertung von 8,9 für seine solide Leistung bekannt ist, aber möglicherweise in Szenarien mit hoher Nachfrage nicht so effizient skaliert.
- Rezensenten erwähnen, dass SageMakers Drag-and-Drop-Funktion mit 9,0 bewertet wird, was es benutzerfreundlich für diejenigen macht, die eine visuelle Schnittstelle bevorzugen, während Azures Bewertung von 8,7 darauf hinweist, dass es weniger intuitiv ist, was Benutzer behindern kann, die nicht so technisch versiert sind.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Modelltrainings-Fähigkeiten von Amazon SageMaker mit 8,9 bewertet werden, wobei Rezensenten seine vorgefertigten Algorithmen und Benutzerfreundlichkeit loben, während Azure Machine Learning mit 8,7 als etwas weniger effektiv in diesem Bereich angesehen wird, insbesondere für Benutzer, die eine schnelle Bereitstellung von Modellen suchen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Azure Machine Learning in der Verarbeitung natürlicher Sprache mit einer Bewertung von 7,9 glänzt, aber SageMaker übertrifft es in der Erzeugung natürlicher Sprache mit einer Bewertung von 8,8, was auf eine stärkere Fähigkeit zur Erzeugung menschenähnlicher Texte hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Qualität des Supports von SageMaker mit 8,7 bewertet wird, wobei viele Benutzer die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams schätzen, während Azures Bewertung von 8,6 auf eine etwas weniger günstige Erfahrung hinweist, insbesondere bei der Lösung komplexer Probleme.
- Benutzer sagen, dass beide Plattformen Managed Service-Fähigkeiten bieten, aber SageMakers höhere Bewertung von 9,5 weist auf eine robustere und zuverlässigere Managed-Service-Erfahrung hin im Vergleich zu Azures 8,8, was zu einer insgesamt besseren Benutzerzufriedenheit führen kann.
Amazon SageMaker vs Azure Machine Learning
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Amazon SageMaker einfacher einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Amazon SageMaker zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Amazon SageMaker den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Azure Machine Learning.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Amazon SageMaker.
- Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten Amazon SageMaker und Azure Machine Learning ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Amazon SageMaker
Keine Preisinformationen verfügbarAzure Machine Learning
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Amazon SageMaker
Keine Informationen zur Testversion verfügbarAzure Machine Learning
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
35
8.5
81
Einfache Bedienung
8.5
36
8.5
80
Einfache Einrichtung
8.6
23
8.3
57
Einfache Verwaltung
8.4
20
8.3
49
Qualität der Unterstützung
8.7
31
8.6
74
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
20
8.6
47
Produktrichtung (% positiv)
9.0
34
9.0
80
Funktionen
MLOps-Plattformen22 Funktionen ausblenden22 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
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Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
8.9
34
8.5
56
system
8.1
18
8.6
22
8.9
16
8.9
21
9.1
15
8.7
22
Modellentwicklung
8.9
28
8.6
51
8.2
27
8.9
54
8.4
32
8.3
53
8.9
32
8.7
52
Modellentwicklung
8.6
18
8.1
21
8.8
18
8.7
21
8.4
18
8.4
21
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.9
25
8.1
45
9.1
27
7.9
45
8.9
24
7.8
38
9.0
27
8.2
42
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.7
15
8.3
21
9.2
16
8.7
21
9.0
16
8.6
20
9.1
17
8.5
21
Einsatz
8.7
31
8.8
50
8.6
31
8.7
51
9.1
30
8.9
51
Einsatz
9.1
17
8.9
21
8.5
17
8.8
21
9.2
16
9.1
21
Generative KI
8.7
5
8.5
10
9.0
5
8.2
10
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
10
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI-Infrastruktur14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Amazon SageMaker und Azure Machine Learning sind kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Amazon SageMaker hat keine einzigartigen Kategorien
Azure Machine Learning ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Amazon SageMaker
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Azure Machine Learning
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
17.5%
Computersoftware
17.5%
Marketing und Werbung
5.0%
Internet
5.0%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.0%
Andere
50.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
28.2%
Computersoftware
14.1%
Unternehmensberatung
8.2%
Bildungsmanagement
5.9%
hochschulbildung
4.7%
Andere
38.8%
Hilfreichste Bewertungen
Amazon SageMaker
Hilfreichste positive Bewertung
maría jose g.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Ich liebe diese Plattform, sie ist so einfach, weil sie es mir als Entwickler ermöglicht, Daten auf einfache Weise zu erstellen. Ich muss nicht auf mühsame Weise Algorithmen implementieren, weil sie mir alles bietet. Es ist so einfach, es spart mir viele...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
Es schränkt die Art und Weise ein, wie ich bereit bin, meine Arbeit zu erledigen.
Azure Machine Learning
Hilfreichste positive Bewertung
Gaurav P.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung.
Hilfreichste kritische Bewertung
Edoardo C.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Azure Machine Learning ist nicht flexibel genug für Personen, die in der Lage sind, Machine Learning durch Codierung durchzuführen, selbst wenn es den Benutzern erlaubt, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen.
maría jose g.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Ich liebe diese Plattform, sie ist so einfach, weil sie es mir als Entwickler ermöglicht, Daten auf einfache Weise zu erstellen. Ich muss nicht auf mühsame Weise Algorithmen implementieren, weil sie mir alles bietet. Es ist so einfach, es spart mir viele...
Gaurav P.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Das, was ich am meisten an Azure Machine mag, ist die Benutzerfreundlichkeit für normale Benutzer und die Benutzererfahrung.
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
Es schränkt die Art und Weise ein, wie ich bereit bin, meine Arbeit zu erledigen.
Edoardo C.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Azure Machine Learning ist nicht flexibel genug für Personen, die in der Lage sind, Machine Learning durch Codierung durchzuführen, selbst wenn es den Benutzern erlaubt, benutzerdefinierten Code hinzuzufügen.
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist der beste Weg, um Sagemaker-Modelle mit Kubernetes zu integrieren?
1 Kommentar
VJ
Es tut mir leid, ich kann den Inhalt der angegebenen URL nicht direkt übersetzen. Wenn Sie jedoch Text aus dem Blogbeitrag bereitstellen, kann ich Ihnen bei...Mehr erfahren
Wie erreiche ich mit dieser Plattform die meisten meiner Entwickler?
1 Kommentar
VJ
Sie können den Zugriff über IAM-Benutzer und -Rollen verwalten und ihnen je nach Bedarf Zugriff gewähren. Sagemaker verfügt standardmäßig über alle...Mehr erfahren
Amazon SageMaker hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wofür wird Azure Machine Learning Studio verwendet?
1 Kommentar
AR
Kurz gesagt, um hochwertige Modelle schneller und mit Vertrauen zu entwickeln, bereitzustellen und zu verwalten.Mehr erfahren
Azure Machine Learning hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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