L’intelligenza artificiale (AI) è diventata una parola d’ordine nel settore tecnologico, con aziende di tutte le dimensioni che cercano di integrarla nelle loro attività. Due delle piattaforme di IA più popolari sono Google Vertex AI e Amazon SageMaker. Entrambi offrono strumenti potenti per lo sviluppo di modelli di apprendimento automatico, ma qual è quello giusto per la vostra azienda? In questo blog post, esamineremo in modo approfondito Google Vertex AI vs SageMaker, confrontando le caratteristiche principali come i prezzi, la facilità d’uso e la scalabilità per aiutarvi a prendere una decisione informata.

Questo articolo fornirà ai lettori un’analisi approfondita di Google Vertex AI e SageMaker. Esaminando attentamente le loro caratteristiche, i costi, i pro e i contro, i privati e le aziende possono prendere decisioni ben informate quando si tratta di utilizzare queste piattaforme per le loro esigenze di machine learning e data science. Quindi, se siete interessati a Google Vertex AI vs SageMaker, continuate a leggere per una recensione completa e un confronto.
Introduzione: Google Vertex AI e SageMaker
Google Vertex AI e SageMaker sono due piattaforme leader nel campo dell’apprendimento automatico e della scienza dei dati. In questo articolo forniremo un’analisi approfondita e un confronto di queste piattaforme, concentrandoci in particolare sulle loro caratteristiche, sui costi, sui vantaggi e sugli svantaggi. Comprendere i punti di forza e di debolezza di ciascuna piattaforma è fondamentale per le aziende e i privati che intendono sfruttare la potenza dell’apprendimento automatico nelle loro attività.
Google Vertex AI, sviluppato da Google, e SageMaker, sviluppato da Amazon Web Services (AWS), sono entrambe piattaforme basate sul cloud che offrono funzionalità complete di apprendimento automatico. Prima di entrare nei dettagli, è importante capire l’importanza di scegliere la piattaforma giusta. Nell’attuale mondo guidato dalla tecnologia, le aziende hanno bisogno di piattaforme di apprendimento automatico efficienti e robuste per gestire, analizzare e dare un senso ai loro dati. Che siate data scientist, sviluppatori o professionisti del settore, disporre di una piattaforma affidabile è essenziale per il successo dei progetti di apprendimento automatico.
Nella prossima sezione, forniremo una panoramica di Google Vertex AI, discutendo le sue caratteristiche principali, le sue funzionalità e il modo in cui si distingue sul mercato. Seguirà una panoramica di SageMaker, che metterà in evidenza le sue offerte e capacità uniche. Esaminando queste piattaforme fianco a fianco, possiamo comprendere meglio le loro somiglianze e differenze, consentendoci di prendere decisioni informate al momento di scegliere la piattaforma giusta per le nostre esigenze specifiche.
Per avere una visione completa, confronteremo in dettaglio le caratteristiche di Google Vertex AI e SageMaker. Il confronto riguarderà vari aspetti come la gestione dei dati, la formazione dei modelli e le opzioni di implementazione. Inoltre, analizzeremo le implicazioni di costo dell’utilizzo di queste piattaforme, compresi fattori quali i modelli di prezzo e l’allocazione delle risorse. Considerando i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna piattaforma, possiamo valutare quale si allinea meglio alle nostre esigenze.
Panoramica di Google Vertex AI
Google Vertex AI è una piattaforma di apprendimento automatico potente e innovativa offerta da Google Cloud. L’obiettivo è quello di competere con Amazon SageMaker, fornendo agli utenti funzionalità e strumenti robusti per la gestione dei dati, l’addestramento e la distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Vertex AI è dotato di un’ampia gamma di funzionalità che lo rendono una piattaforma ideale sia per i principianti che per i data scientist esperti.
Uno dei principali vantaggi di Google Vertex AI è la sua perfetta integrazione con gli altri servizi Google Cloud. Permette agli utenti di sfruttare l’ampia suite di strumenti di Google Cloud per l’archiviazione, l’analisi e l’elaborazione dei dati. La piattaforma offre anche funzionalità di apprendimento automatico (AutoML), semplificando il processo di sviluppo dei modelli e consentendo agli utenti di costruire e distribuire rapidamente i modelli con un intervento manuale minimo.
In termini di scalabilità, Google Vertex AI brilla. Offre una formazione distribuita su grandi insiemi di dati, consentendo agli utenti di addestrare in modo efficiente i modelli sulla potente infrastruttura di Google Cloud. Inoltre, la piattaforma offre pipeline di apprendimento automatico e container precostituiti, che consentono una facile distribuzione e gestione dei modelli.
Un’altra caratteristica fondamentale di Google Vertex AI è la capacità di supportare un’ampia gamma di framework e librerie di apprendimento automatico. Da TensorFlow a PyTorch, la piattaforma consente agli utenti di lavorare con gli strumenti con cui si trovano più a loro agio, garantendo flessibilità e facilità d’uso.
Nel complesso, Google Vertex AI offre un insieme robusto e completo di funzionalità per lo sviluppo e l’implementazione dell’apprendimento automatico. È in grado di competere bene con Amazon SageMaker, offrendo agli utenti una potente alternativa per le loro esigenze di apprendimento automatico. Che siate principianti o esperti data scientist, Google Vertex AI è sicuramente da prendere in considerazione per il vostro prossimo progetto di apprendimento automatico.
Panoramica di SageMaker
SageMaker è una piattaforma di apprendimento automatico offerta da Amazon Web Services (AWS) ed è uno dei principali attori del mercato quando si tratta di soluzioni di apprendimento automatico basate sul cloud. Nell’ambito della nostra analisi approfondita che mette a confronto Google Vertex AI e SageMaker, facciamo una panoramica di SageMaker per comprenderne le caratteristiche e le capacità principali.
SageMaker offre una serie completa di strumenti e servizi che semplificano il processo di costruzione, addestramento e distribuzione di modelli di apprendimento automatico. Con SageMaker, gli utenti hanno accesso a un’ampia gamma di algoritmi, framework e modelli precostituiti, che facilitano l’avvio di progetti di apprendimento automatico. La piattaforma offre anche funzionalità AutoML, che consentono agli utenti di automatizzare la selezione dei modelli e la regolazione degli iperparametri, semplificando ulteriormente il flusso di lavoro dell’apprendimento automatico.
La gestione dei dati è un aspetto cruciale del processo di apprendimento automatico e SageMaker eccelle in questo campo. Fornisce un sistema centralizzato di gestione dei dati, consentendo agli utenti di archiviare, organizzare e accedere facilmente a grandi insiemi di dati. Inoltre, SageMaker si integra con diverse fonti di dati, facilitando l’inserimento di dati esterni per la formazione e l’analisi.
Una delle caratteristiche principali di SageMaker è la sua scalabilità e flessibilità. È in grado di gestire lavori di formazione su larga scala e di distribuire in modo efficiente l’elaborazione su più istanze. In questo modo si ottimizzano i tempi di addestramento e si velocizzano lo sviluppo e la sperimentazione dei modelli.
SageMaker offre anche funzionalità complete di monitoraggio e gestione dei modelli. Fornisce strumenti integrati per monitorare le prestazioni del modello, rilevare le anomalie e gestire le versioni del modello. In questo modo è più facile garantire che i modelli funzionino bene in produzione e facilitare il miglioramento continuo.
Confronto tra le caratteristiche: Google Vertex AI vs SageMaker
Ora che abbiamo esplorato le singole caratteristiche e capacità di Google Vertex AI e SageMaker, confrontiamoli fianco a fianco. Entrambe le piattaforme offrono solide soluzioni di apprendimento automatico e di gestione dei dati, ma ci sono alcune differenze fondamentali da considerare.
Per quanto riguarda il processo di formazione, Google Vertex AI si distingue per le sue capacità AutoML. Questa funzione automatizza gran parte del processo di sviluppo del modello, rendendolo adatto agli utenti con competenze limitate in materia di apprendimento automatico. SageMaker, invece, offre un approccio più flessibile e personalizzabile, consentendo agli utenti di mettere a punto i propri modelli in base alle loro specifiche esigenze.
In termini di integrazione con il cloud, entrambe le piattaforme eccellono, poiché Google Vertex AI sfrutta Google Cloud e SageMaker è alimentato da Amazon Web Services (AWS). Tuttavia, se si è già investito pesantemente nell’ecosistema cloud di una delle due piattaforme, potrebbe essere più conveniente rimanere con la rispettiva piattaforma.
Per quanto riguarda i costi, SageMaker offre opzioni più efficienti per l’archiviazione dei dati e le risorse informatiche. Inoltre, SageMaker offre una struttura di prezzi trasparente, che facilita agli utenti la stima dei costi. Google Vertex AI, invece, ha un modello di prezzi più complesso che potrebbe richiedere un attento monitoraggio per evitare spese impreviste.
In definitiva, la scelta tra Google Vertex AI e SageMaker dipende dalle vostre esigenze e preferenze specifiche. Se avete bisogno di una soluzione più semplice e automatizzata, Google Vertex AI potrebbe essere la scelta ideale. Tuttavia, se si privilegia la flessibilità e l’efficienza dei costi, SageMaker potrebbe essere più adatto. Prima di prendere una decisione, è essenziale esaminare e confrontare a fondo entrambe le piattaforme in base alle proprie esigenze.
Analisi dei costi: Google Vertex AI vs SageMaker
Quando si parla di prezzi, è essenziale valutare le spese che ciascuna piattaforma comporta per prendere una decisione informata. Sia Google Vertex AI che SageMaker offrono modelli di prezzo competitivi, ma è fondamentale valutare le vostre esigenze specifiche e il vostro budget prima di fare una scelta.
Google Vertex AI offre un modello di prezzo Pay-as-You-Go, che consente agli utenti di pagare per ciò che utilizzano. Questa flessibilità garantisce che si paghi solo per le risorse e i servizi necessari, rendendo l’opzione conveniente per molti utenti. Tuttavia, è sempre consigliabile monitorare con attenzione il proprio utilizzo, poiché i costi possono accumularsi rapidamente se non vengono gestiti in modo efficace.
D’altra parte, anche SageMaker offre un modello di prezzi a consumo, ma potrebbe richiedere una comprensione più dettagliata della struttura dei prezzi per stimare con precisione le spese. Anche se i prezzi possono essere un po’ complicati, offre diverse opzioni di prezzo, tra cui i costi delle istanze, dello storage e del trasferimento dei dati. È fondamentale analizzare le proprie esigenze specifiche per assicurarsi di selezionare il piano tariffario più adatto all’interno dell’ecosistema SageMaker.
Quando si confronta il costo dell’utilizzo di Google Vertex AI e di SageMaker, è essenziale considerare fattori quali l’archiviazione dei dati, i costi di formazione e di implementazione e tutti i servizi aggiuntivi necessari per i progetti di apprendimento automatico. Valutando attentamente questi aspetti, potrete prendere una decisione informata che si adatti sia al vostro budget che ai requisiti del progetto.
Ricordate che ogni piattaforma ha una serie di caratteristiche e modelli di prezzo unici, quindi è fondamentale prendersi il tempo necessario per esaminarle a fondo prima di scegliere. Passiamo alla sezione successiva per esplorare i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna piattaforma, aiutandovi a prendere la decisione più consapevole per i vostri progetti di apprendimento automatico.
Sembra che AWS abbia un vantaggio su GCP quando si tratta di prezzi accessibili per requisiti di basso livello, grazie alle istanze t3 burst, ideali per l’esecuzione di notebook sperimentali. D’altra parte, se da un lato GCP può offrire costi inferiori per le istanze di inferenza e GPU, dall’altro la sua struttura dei prezzi è eccessivamente contorta e difficile da comprendere. Questa mancanza di trasparenza può essere uno svantaggio importante per prendere decisioni informate sui servizi di cloud computing.
Vantaggi e svantaggi di ciascuna piattaforma
Passando alla sesta sezione della nostra analisi approfondita, analizziamo i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna piattaforma: Google Vertex AI e SageMaker. Entrambe le piattaforme offrono una serie di caratteristiche e funzionalità per l’apprendimento automatico e le attività di data science, ma presentano anche una serie di pro e contro.
Partendo da Google Vertex AI, uno dei suoi principali vantaggi è la perfetta integrazione con l’ecosistema Google Cloud. Questo rende più facile per le aziende che già utilizzano Google Cloud incorporare l’apprendimento automatico nei loro flussi di lavoro. Inoltre, Vertex AI offre un’interfaccia facile da usare e la regolazione automatica degli iperparametri, che consente di risparmiare tempo e fatica nell’addestramento del modello.
Tuttavia, uno svantaggio di Google Vertex AI è la limitata disponibilità di modelli precostituiti rispetto a SageMaker. Questo può essere uno svantaggio per gli utenti che hanno bisogno di una più ampia varietà di modelli pre-addestrati per i loro casi d’uso specifici. Inoltre, alcuni utenti hanno segnalato difficoltà nel debugging e nella risoluzione dei problemi dei loro modelli all’interno dell’ambiente Vertex AI.
D’altra parte, SageMaker, una piattaforma offerta da Amazon Web Services (AWS), vanta una vasta collezione di modelli precostituiti, che la rendono una scelta obbligata per gli utenti che necessitano di un modello pronto all’uso per compiti specifici. SageMaker offre anche solide funzionalità di gestione dei dati e fornisce una serie completa di strumenti per la formazione e la distribuzione dei modelli.
Mentre Google Vertex AI si distingue per la perfetta integrazione e l’interfaccia intuitiva, SageMaker offre una gamma più ampia di modelli precostituiti e strumenti avanzati di gestione dei dati. Gli utenti devono valutare attentamente le loro priorità e i loro requisiti per determinare la piattaforma più adatta alle loro esigenze. In definitiva, entrambe le piattaforme offrono soluzioni potenti per l’apprendimento automatico nel cloud, e una ricerca approfondita e la lettura di recensioni sono essenziali prima di prendere una decisione finale.
Il successo dell’apprendimento automatico e dell’IA dipende in larga misura da una solida infrastruttura di dati, in cui Google Cloud sembra eccellere. Rispetto ai suoi concorrenti, Google offre strumenti più avanzati che si integrano perfettamente con Vertex AI e BigQuery, due data warehouse molto apprezzati. Al contrario, i clienti AWS spesso cercano soluzioni esterne come Databricks o Snowflake per le loro esigenze di dati tabellari, invece di affidarsi esclusivamente all’ecosistema nativo fornito da Amazon.
Questa discrepanza tra i due giganti del cloud diventa particolarmente evidente quando si tratta di insiemi di dati strutturati piuttosto che densi come immagini o video. Pertanto, le persone e le organizzazioni che cercano una soluzione all-in-one dovrebbero prendere in considerazione GCP rispetto ad AWS per le sue capacità superiori in termini di gestione efficace di grandi quantità di informazioni complesse senza richiedere servizi aggiuntivi di terze parti.
Domande frequenti
Vertex AI è come SageMaker?
Vertex AI, una piattaforma di apprendimento automatico sviluppata da Google Cloud, presenta alcune analogie con SageMaker, una piattaforma fornita da Amazon Web Services. Entrambe le piattaforme mirano a semplificare e accelerare il flusso di lavoro dell’apprendimento automatico per sviluppatori e data scientist. Sia Vertex AI che SageMaker offrono un’infrastruttura robusta e scalabile per le attività di apprendimento automatico. Offrono una serie di algoritmi e modelli precostituiti, oltre alla possibilità di creare modelli personalizzati. Entrambe le piattaforme supportano anche attività di ML tradizionali come classificazione, regressione e clustering. Sia Vertex AI che SageMaker si sforzano di fornire funzionalità di apprendimento automatico. Offrono l’ingegnerizzazione automatica delle caratteristiche e la regolazione degli iperparametri, che possono contribuire a snellire il processo di sviluppo del modello. Queste piattaforme facilitano inoltre la distribuzione e la gestione dei modelli, consentendo agli utenti di distribuirli con pochi clic. L’integrazione con altri servizi cloud è un altro aspetto comune a Vertex AI e SageMaker. Entrambe le piattaforme consentono una perfetta integrazione con i servizi di archiviazione ed elaborazione dei dati nel cloud, facilitando l’acquisizione e l’elaborazione di grandi insiemi di dati. Detto questo, ci sono alcune differenze tra Vertex AI e SageMaker. Vertex AI offre un’integrazione più stretta con l’ecosistema di Google Cloud, compresi servizi come AutoML. D’altra parte, SageMaker offre una maggiore flessibilità in termini di scelta del framework, supportando framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet. In sintesi, mentre Vertex AI e SageMaker condividono alcune similitudini negli obiettivi e nelle offerte, vi sono differenze in termini di opzioni di integrazione e di supporto del framework. In definitiva, la scelta tra i due dipende da esigenze e preferenze specifiche.
Qual è l’equivalente GCP di SageMaker?
L’equivalente di Google Cloud Platform (GCP) di SageMaker si chiama AI Platform. AI Platform è una piattaforma completa di apprendimento automatico (ML) che offre una serie di strumenti e servizi per costruire, addestrare e distribuire modelli di ML. Fornisce un’infrastruttura completamente gestita e scalabile per i carichi di lavoro ML, consentendovi di concentrarvi sullo sviluppo e sulla distribuzione dei vostri modelli. Simile a SageMaker, AI Platform offre una serie di caratteristiche e funzionalità. Innanzitutto, fornisce istanze gestite per la formazione, consentendo di addestrare i modelli di ML su potenti macchine virtuali. Queste istanze sono altamente personalizzabili e possono essere facilmente scalate verso l’alto o verso il basso in base alle vostre esigenze. AI Platform supporta anche l’addestramento distribuito, consentendo di addestrare i modelli utilizzando più macchine, il che può ridurre significativamente i tempi di addestramento. Inoltre, offre un supporto integrato per i framework di ML più diffusi, come TensorFlow e Scikit-learn, rendendo più semplice lo sviluppo e la distribuzione dei modelli. Inoltre, AI Platform fornisce una serie di API per la gestione delle previsioni dei modelli addestrati. Ciò consente di integrare facilmente i modelli di ML nelle applicazioni e nei servizi. Offre inoltre strumenti per il monitoraggio e la gestione dei flussi di lavoro ML, assicurando che i modelli funzionino in modo ottimale. Complessivamente, AI Platform on GCP rappresenta un’alternativa potente e versatile a SageMaker, in quanto fornisce un robusto set di strumenti e servizi per la creazione, l’addestramento e la distribuzione di modelli ML su scala.
Vertex AI vale la pena?
A mio parere, Vertex AI vale davvero la pena. Grazie alle sue avanzate capacità di apprendimento automatico e all’efficiente flusso di lavoro, Vertex AI si rivela uno strumento prezioso sia per le aziende che per gli sviluppatori. Offre un’ampia gamma di funzionalità e vantaggi che migliorano l’intero ciclo di vita dell’apprendimento automatico. Innanzitutto, Vertex AI semplifica il processo di sviluppo, addestramento e distribuzione dei modelli di apprendimento automatico. L’ambiente di sviluppo integrato (IDE) consente una collaborazione perfetta e un time to market più rapido. La piattaforma offre inoltre un’ampia gamma di modelli di intelligenza artificiale precostituiti e strumenti automatizzati per la preelaborazione dei dati, che accelerano notevolmente il processo di sviluppo dei modelli. Inoltre, Vertex AI ottimizza l’addestramento dei modelli con l’elaborazione distribuita e la regolazione degli iperparametri, ottenendo una maggiore precisione ed efficienza. Automatizza il processo di distribuzione, consentendo agli utenti di distribuire facilmente i modelli in vari ambienti di produzione. Le opzioni di implementazione spaziano dall’hosting dei modelli su Google Cloud alla loro semplice implementazione ai margini. Inoltre, Vertex AI offre un’eccellente scalabilità ed economicità. La capacità di gestire insiemi di dati su larga scala e l’elaborazione in parallelo garantiscono prestazioni ottimali per i progetti più impegnativi. Inoltre, la struttura dei prezzi è flessibile, con la possibilità di pagare solo per le risorse utilizzate, rendendo Vertex AI accessibile alle aziende di tutte le dimensioni. La piattaforma eccelle anche nel monitoraggio e nella gestione dei modelli distribuiti. Offre funzionalità complete di monitoraggio e registrazione, consentendo agli utenti di monitorare le prestazioni del modello e rilevare le anomalie in tempo reale. Questo garantisce che i modelli rimangano accurati e affidabili anche dopo l’implementazione. Considerando tutti questi fattori, Vertex AI dimostra il suo valore semplificando l’intero flusso di lavoro dell’apprendimento automatico, migliorando la produttività e fornendo potenti applicazioni di AI. Si tratta di un investimento prezioso per le aziende che vogliono sfruttare l’apprendimento automatico per promuovere l’innovazione e ottenere un vantaggio competitivo nel panorama tecnologico in continua evoluzione.
Qual è la differenza tra Google AutoML e Vertex AI?
Google AutoML e Vertex AI sono entrambe piattaforme di apprendimento automatico offerte da Google, ma presentano alcune differenze fondamentali. AutoML è un sottoinsieme di Vertex AI e si concentra specificamente sull’automazione del processo di sviluppo dei modelli di apprendimento automatico. Offre un’interfaccia facile da usare che consente agli utenti che non hanno grandi competenze in materia di apprendimento automatico di creare modelli di apprendimento automatico personalizzati. AutoML offre diversi servizi come AutoML Vision per il riconoscimento delle immagini, AutoML Natural Language per l’analisi del testo e AutoML Tables per l’analisi dei dati tabellari. D’altra parte, Vertex AI è una piattaforma più ampia che comprende non solo l’apprendimento automatico, ma anche altre funzionalità come la preparazione dei dati, la formazione dei modelli, la distribuzione e il monitoraggio. È costruito per fornire soluzioni di pipeline di apprendimento automatico end-to-end. Vertex AI offre strumenti potenti come Vertex Pipelines per la creazione di flussi di lavoro scalabili di apprendimento automatico, Vertex Experiments per la gestione degli esperimenti di formazione dei modelli e Vertex MLOps per la gestione dell’intero ciclo di vita del ML in un ambiente di produzione. Inoltre, AutoML e Vertex AI differiscono anche in termini di scalabilità. Mentre AutoML è adatto a progetti di apprendimento automatico su scala ridotta, Vertex AI è progettato per gestire carichi di lavoro di ML di livello aziendale su larga scala. Offre funzionalità di livello enterprise, come lo scaling automatico, l’alta disponibilità e i controlli di sicurezza avanzati. In sintesi, Google AutoML è un componente specifico di Vertex AI che si concentra sull’automazione del processo di sviluppo dei modelli di apprendimento automatico, mentre Vertex AI fornisce una piattaforma completa di apprendimento automatico end-to-end con funzionalità aggiuntive quali la preparazione dei dati, la distribuzione e il monitoraggio.
Conclusione
In conclusione, quando si tratta di una prova di forza tra Google Vertex AI e SageMaker, entrambe le piattaforme offrono potenti capacità di apprendimento automatico. Google Vertex AI si distingue per la sua semplicità, la perfetta integrazione con i servizi Google Cloud e l’avanzata funzione AutoML. D’altra parte, SageMaker eccelle per la sua flessibilità, l’ampio supporto di librerie e l’economicità. In definitiva, la scelta tra i due dipende dalle vostre esigenze e dai vostri requisiti specifici.