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10.12.2025
17:30 Uhr
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Amazon, Google und Microsoft bieten mit spezialisierten Cloud-Plattformen ein breites Portfolio an Werkzeugen für Machine Learning und generative KI.
Wer nach Machine-Learning-Diensten sucht, landet schnell bei den Angeboten der US-amerikanischen Hyperscaler. Mit AWS SageMaker, Googles Vertex AI und Azure Machine Learning bieten alle drei Plattformen eine Vielzahl an Diensten und wollen so End-to-End-ML-Workflows abbilden, Dienste automatisieren oder auf der Plattform managen und alle gängigen Frameworks in ihr Cloud-Ökosystem einbinden. Dabei haben die Produktpaletten im Laufe der Jahre ein unübersichtliches Ausmaß angenommen.
AWS könnte den perfekten Werkzeugkasten bieten, der sich genau an die spezifischen Bedürfnisse seiner Nutzer anpasst. Leider kommt die Amazon-Tochter den Nutzern in der Konfiguration in keiner Weise entgegen und lässt sie relativ allein mit dem enormen Angebot. Die diversen Tutorials, die Einsteiger unterstützen sollen, sind über verschiedene Plattformen verteilt, sodass zusätzlich zum zeitintensiven Einrichten der Workflows eine längere Recherche der korrekten Hilfen für das jeweilige Problem eingeplant werden muss. Weitere Hürden sind das für Anfänger eher verwirrende UI und die überwältigende Serverkonfiguration, die erfahrene User voraussetzt.
Geübte Nutzer finden ein konsistentes Interface vor, das sich in allen Bereichen personalisieren lässt und auch tiefere Einstellungen transparent aufbereitet.