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AWS Bedrock und Vertex AI vergleichen 
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AWS Bedrock
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der Hochverfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten zu einem zuverlässigeren Service für kritische Anwendungen beiträgt, während AWS Bedrock mit 8,6 niedriger bewertet wird, was auf potenzielle Bedenken für Benutzer hinweist, die eine konsistente Betriebszeit benötigen.
- Rezensenten erwähnen, dass die KI-Inferenzgeschwindigkeit von Vertex AI mit 8,6 bewertet wird und schnellere Antworten für Echtzeitanwendungen bietet, während die Bewertung von AWS Bedrock mit 8,1 darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effizient bei der Bereitstellung schneller Ergebnisse ist, was die Benutzererfahrung beeinträchtigen könnte.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI robuste KI-Datenverschlüsselungstools mit einer Bewertung von 9,2 bietet, die eine höhere Sicherheit für sensible Daten gewährleisten, während die niedrigere Bewertung von AWS Bedrock mit 7,6 Bedenken hinsichtlich seiner Datenschutzfähigkeiten aufwirft.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI gut angesehen sind, mit einer Bewertung von 8,5, die eine effektive Anpassung und Optimierung ermöglicht, während AWS Bedrock diese Bewertung erreicht, aber spezifische Benutzerreferenzen fehlen, die herausragende Merkmale in diesem Bereich hervorheben.
- Rezensenten erwähnen, dass die KI-Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI mit 8,0 bewertet werden, was einige Benutzer als wirtschaftlicher für ihre Bedürfnisse empfinden im Vergleich zu AWS Bedrocks Bewertung von 8,1, was darauf hindeutet, dass die Kosteneffizienz je nach Nutzungsmuster variieren kann.
- Benutzer sagen, dass die Dokumentationsqualität von Vertex AI mit 8,5 bewertet wird, was viele hilfreich für die Einarbeitung und Fehlersuche finden, während die Bewertung von AWS Bedrock mit 8,1 darauf hinweist, dass Benutzer aufgrund weniger umfassender Unterstützungsressourcen auf Herausforderungen stoßen könnten.
AWS Bedrock vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden. Jedoch ist AWS Bedrock einfacher einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es auch, Geschäfte mit AWS Bedrock zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als AWS Bedrock.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter AWS Bedrock.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von AWS Bedrock gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
AWS Bedrock
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
AWS Bedrock
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.5
37
8.6
346
Einfache Bedienung
8.2
37
8.3
353
Einfache Einrichtung
8.3
36
8.2
272
Einfache Verwaltung
8.8
11
8.0
143
Qualität der Unterstützung
8.4
37
8.2
325
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.5
11
8.2
137
Produktrichtung (% positiv)
9.7
36
9.2
338
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
61
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
26
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
175
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
138
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
133
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
165
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
142
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
159
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
158
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
141
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
134
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
131
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
129
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
130
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
157
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
158
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
157
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
129
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
130
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
68
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.9
9
9.2
18
8.7
9
8.7
18
7.8
9
8.7
18
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.0
9
8.1
18
8.3
9
8.1
18
7.4
9
8.4
18
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.5
9
8.6
18
8.5
9
8.2
18
7.6
9
8.7
18
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.3
9
8.8
18
8.3
9
8.4
18
8.0
9
9.3
18
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
7.8
9
8.5
18
8.0
9
8.4
18
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
51
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.0
5
8.9
16
7.3
5
8.8
16
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.7
5
9.1
16
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
7.7
5
9.0
16
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
8.3
5
8.4
16
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
5
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
8.3
5
8.5
17
8.0
5
7.5
17
7.3
5
8.2
16
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.0
5
7.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
AWS Bedrock und Vertex AI sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, und KI-Agentenbauer
Einzigartige Kategorien
AWS Bedrock hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, und Maschinelles Lernen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
AWS Bedrock
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
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
24.3%
Computersoftware
18.9%
Einzelhandel
5.4%
Programmentwicklung
5.4%
Informationsdienste
5.4%
Andere
40.5%
Computersoftware
16.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Einzelhandel
4.0%
Beratung
3.7%
Andere
54.9%
Hilfreichste Bewertungen
AWS Bedrock
Hilfreichste positive Bewertung
Sushil K.
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
AWS Bedrock ist ziemlich beeindruckend für seine Fähigkeit, den Prozess des Erstellens und Bereitstellens von maschinellen Lernanwendungen zu vereinfachen.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
Das Preismodell ist schwer zu verstehen. Die Plattform ist schwer zu verstehen mit den verschiedenen Begriffen, die für Anfänger wie mich möglicherweise nicht verständlich sind - mit anderen Worten, eine sehr große Lernkurve.
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Hilfreichste kritische Bewertung
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Sushil K.
Verifizierter Benutzer in Informationsdienste
AWS Bedrock ist ziemlich beeindruckend für seine Fähigkeit, den Prozess des Erstellens und Bereitstellens von maschinellen Lernanwendungen zu vereinfachen.
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Verifizierter Benutzer in Computer- und Netzwerksicherheit
Das Preismodell ist schwer zu verstehen. Die Plattform ist schwer zu verstehen mit den verschiedenen Begriffen, die für Anfänger wie mich möglicherweise nicht verständlich sind - mit anderen Worten, eine sehr große Lernkurve.
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Top-Alternativen
Diskussionen
AWS Bedrock hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
Welche Softwarebibliotheken unterstützt die Cloud-ML-Engine?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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