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- Amazon SageMaker-vs-Azure Machine Learning Studio
Comparar Amazon SageMaker e Azure Machine Learning 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (35.0% das avaliações)
Empresa (38.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Preço não disponível
Amazon SageMaker
Classificação por Estrelas
(44)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (35.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Amazon SageMakerAzure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
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 Amazon SageMaker se destaca em sua Escalabilidade com uma pontuação de 9,0, permitindo o manuseio perfeito de grandes conjuntos de dados e treinamento de modelos, enquanto o Azure Machine Learning, com uma pontuação de 8,9, é notado por seu desempenho sólido, mas pode não escalar tão eficientemente em cenários de alta demanda.
- Os revisores mencionam que o recurso de Arrastar e Soltar do SageMaker tem uma pontuação de 9,0, tornando-o amigável para aqueles que preferem uma interface visual, enquanto a pontuação de 8,7 do Azure indica que é menos intuitivo, o que pode dificultar os usuários que não são tão inclinados tecnicamente.
- Os usuários do G2 destacam que as capacidades de Treinamento de Modelos do Amazon SageMaker têm uma pontuação de 8,9, com revisores elogiando seus algoritmos pré-construídos e facilidade de uso, enquanto o Azure Machine Learning, com uma pontuação de 8,7, é visto como ligeiramente menos eficaz nesta área, particularmente para usuários que buscam uma implantação rápida de modelos.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning se destaca em Processamento de Linguagem Natural com uma pontuação de 7,9, mas o SageMaker supera em Geração de Linguagem Natural com uma pontuação de 8,8, indicando uma capacidade mais forte para gerar texto semelhante ao humano.
- Os revisores mencionam que a Qualidade do Suporte do SageMaker é avaliada em 8,7, com muitos usuários apreciando a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte, enquanto a pontuação de 8,6 do Azure sugere uma experiência ligeiramente menos favorável, particularmente na resolução de problemas complexos.
- Os usuários dizem que ambas as plataformas oferecem capacidades de Serviço Gerenciado, mas a pontuação mais alta do SageMaker de 9,5 indica uma experiência de serviço gerenciado mais robusta e confiável em comparação com a pontuação de 8,8 do Azure, o que pode levar a uma melhor satisfação geral do usuário.
Amazon SageMaker vs Azure Machine Learning
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam ambas igualmente fáceis de usar. No entanto, Amazon SageMaker é mais fácil de configurar e administrar. Os revisores também preferiram fazer negócios com Amazon SageMaker em geral.
- Os revisores sentiram que Amazon SageMaker 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 Amazon SageMaker é a opção preferida.
- Ao avaliar a direção do produto, Amazon SageMaker e Azure Machine Learning receberam avaliações semelhantes de nossos revisores.
Preços
Preço de Nível Básico
Amazon SageMaker
Preço não disponívelAzure Machine Learning
Preço não disponívelTeste Gratuito
Amazon SageMaker
Informação de teste não disponívelAzure Machine Learning
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.7
35
8.5
81
Facilidade de Uso
8.5
36
8.5
80
Facilidade de configuração
8.6
23
8.3
57
Facilidade de administração
8.4
20
8.3
49
Qualidade do Suporte
8.7
31
8.6
74
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.2
20
8.6
47
Direção de Produto (% positivo)
9.0
34
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 34 recursosMostrar 34 recursos
8.9
34
8.5
56
Sistema
8.1
18
8.6
22
8.9
16
8.9
21
9.1
15
8.7
22
Desenvolvimento de Modelos
8.9
28
8.6
51
8.2
27
8.9
54
8.4
32
8.3
53
8.9
32
8.7
52
Desenvolvimento de Modelos
8.6
18
8.1
21
8.8
18
8.7
21
8.4
18
8.4
21
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.9
25
8.1
45
9.1
27
7.9
45
8.9
24
7.8
38
9.0
27
8.2
42
Serviços de Máquina/Deep Learning
9.7
15
8.3
21
9.2
16
8.7
21
9.0
16
8.6
20
9.1
17
8.5
21
Implantação
8.7
31
8.8
50
8.6
31
8.7
51
9.1
30
8.9
51
Implantação
9.1
17
8.9
21
8.5
17
8.8
21
9.2
16
9.1
21
IA generativa
8.7
5
8.5
10
9.0
5
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
Infraestrutura de IA GenerativaOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
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)
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
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
Dados insuficientes disponíveis
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)
Dados insuficientes disponíveis
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
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Amazon SageMaker e Azure Machine Learning é categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, e Infraestrutura de IA Generativa
Categorias Únicas
Amazon SageMaker não possui categorias únicas
Azure Machine Learning é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Amazon SageMaker
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
17.5%
Programas de computador
17.5%
Marketing e Publicidade
5.0%
Internet
5.0%
Hospital & Assistência à Saúde
5.0%
Outro
50.0%
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%
Avaliações Mais Úteis
Amazon SageMaker
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Construção
Programa incrivelmente eficiente. Desde a concepção do projeto até os documentos de construção, o sagemaker agiliza o processo. Muitos recursos economizam dias, senão semanas, de tempo.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Serviços de Informação
Isso restringe a maneira como estou disposto a fazer meu trabalho.
Azure Machine Learning
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Organização Cívica e Social
Como meu título diz, o processo quando você começa a trabalhar com a solução não é doloroso e é fácil começar sua implementação.
Revisão Crítica Mais Útil
Isabel O.
Usuário Verificado em Pesquisa
Eu não gosto que a interface não seja muito amigável. Demorei um pouco para descobrir como conectar as setas e como o fluxo de trabalho funciona. Eu gostaria que fosse mais intuitivo.
Usuário Verificado em Construção
Programa incrivelmente eficiente. Desde a concepção do projeto até os documentos de construção, o sagemaker agiliza o processo. Muitos recursos economizam dias, senão semanas, de tempo.
Usuário Verificado em Organização Cívica e Social
Como meu título diz, o processo quando você começa a trabalhar com a solução não é doloroso e é fácil começar sua implementação.
Usuário Verificado em Serviços de Informação
Isso restringe a maneira como estou disposto a fazer meu trabalho.
Isabel O.
Usuário Verificado em Pesquisa
Eu não gosto que a interface não seja muito amigável. Demorei um pouco para descobrir como conectar as setas e como o fluxo de trabalho funciona. Eu gostaria que fosse mais intuitivo.
Principais Alternativas
Discussões
Qual é a melhor maneira de integrar modelos Sagemaker com Kubernetes?
1 comentário
VJ
Desculpe, não posso acessar links externos. Se você puder fornecer o texto ou o conteúdo específico que deseja traduzir, ficarei feliz em ajudar.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
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 comentário
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
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