Примечание. Я не включил Google Cloud ML в это сравнение.
AWS SageMaker и Azure ML — это облачные платформы для создания, развертывания и управления моделями машинного обучения. Оба они предоставляют широкий спектр инструментов и услуг для предварительной обработки данных, обучения моделей и развертывания.
Некоторые сходства между двумя платформами включают:
- Оба продукта предоставляют множество предварительно созданных алгоритмов и шаблонов моделей для общих задач, таких как классификация изображений и обработка естественного языка.
- Оба продукта предоставляют блокноты, подобные Jupyter, для исследования данных, разработки моделей и экспериментов.
- Оба обеспечивают интеграцию с другими облачными службами для хранения, обработки данных и мониторинга.
Некоторые различия между двумя платформами включают:
- AWS SageMaker предлагает более широкий выбор готовых алгоритмов и шаблонов моделей, а Azure ML больше ориентирован на предоставление настраиваемой среды для разработки и развертывания моделей.
- AWS SageMaker обеспечивает большую гибкость с точки зрения инфраструктуры, позволяя пользователям использовать собственные инстансы EC2 или инстансы, управляемые SageMaker, для обучения и развертывания моделей. С другой стороны, Azure ML требует, чтобы пользователи использовали инфраструктуру Azure.
- Azure ML предоставляет дополнительные возможности развертывания моделей, например развертывание моделей на устройствах IoT Edge и в службе Azure Kubernetes.
Таким образом, AWS SageMaker предоставляет более широкий выбор предварительно созданных инструментов и большую гибкость с точки зрения инфраструктуры, в то время как Azure ML более настраиваемый и предоставляет более продвинутые варианты развертывания.
