AWS vs. Azure: Tiefgehende Analyse des Modelltrainings – Teil 2

In der zweiten Folge unseres Vergleichs zwischen AWS und Azure beleuchten wir die entscheidenden Unterschiede beim Modelltraining. Beide Plattformen bieten leistungsstarke Tools, doch ihre Herangehensweisen unterscheiden sich deutlich.

Azure Machine Learning setzt auf persistente, workspace‑zentrierte Rechenressourcen. Diese Instanzen laufen dauerhaft im Hintergrund und ermöglichen einen kontinuierlichen Zugriff auf die benötigten Rechenkapazitäten. Im Gegensatz dazu nutzt AWS SageMaker einen on‑demand, job‑spezifischen Ansatz: Ressourcen werden nur für die Dauer eines Trainingsjobs bereitgestellt und anschließend wieder freigegeben. Dieser Unterschied wirkt sich unmittelbar auf Kosten, Skalierbarkeit und Flexibilität aus.

Bei der Anpassung von Arbeitsumgebungen bietet Azure zwei Hauptoptionen: vorgefertigte, kuratierte Umgebungen und die Möglichkeit, eigene, maßgeschneiderte Umgebungen zu erstellen. SageMaker dagegen gliedert sich in drei Ebenen der Anpassung – Basis‑Images, Container und vollständig angepasste Modelle – was Entwicklern eine feinere Kontrolle über die Trainingsumgebung ermöglicht.

Beide Plattformen haben ihre jeweiligen Stärken: Azure punktet mit dauerhaften Ressourcen und einer einfachen Integration in bestehende Microsoft‑Ökosysteme, während SageMaker durch seine flexible, job‑basierte Architektur und die mehrstufige Anpassbarkeit überzeugt. Die Wahl hängt letztlich von den spezifischen Anforderungen Ihres Projekts ab.