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Marktsegmente
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Unternehmen mittlerer Größe (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
Kostenlos 1 seat
Keine Preisinformationen verfügbar
ClearML
Sternebewertung
(13)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über ClearMLDVC
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Erfahren Sie mehr über DVCZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass DVC in den Versionierungsfähigkeiten hervorragend ist, mit einer perfekten Punktzahl von 10,0, was eine nahtlose Nachverfolgung von Änderungen in Daten und Modellen ermöglicht, was für die Reproduzierbarkeit in maschinellen Lernprojekten entscheidend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass ClearML in der Benutzerfreundlichkeit glänzt, mit einer Punktzahl von 8,9 im Vergleich zu DVCs 6,9, was es für Teams, die möglicherweise nicht über umfangreiche technische Expertise verfügen, zugänglicher macht.
- G2-Nutzer heben hervor, dass ClearML überlegene Kollaborationsfunktionen bietet, mit einer Punktzahl von 9,4, die es Teams ermöglicht, effektiver an Projekten zusammenzuarbeiten, während die Kollaborationstools von DVC als weniger robust wahrgenommen werden.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modellregisterfunktionalität von ClearML mit 9,5 hoch bewertet wird und eine umfassende Lösung für das Management und die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen bietet, während das Modellregister von DVC eine niedrigere Punktzahl von 7,7 erhielt.
- Rezensenten sagen, dass die Sprachflexibilität von DVC lobenswert ist, mit einer Punktzahl von 9,0, die die Integration mit verschiedenen Programmiersprachen ermöglicht, aber ClearML übertrifft dies mit einer perfekten Punktzahl von 10,0, was es vielseitiger für unterschiedliche Entwicklungsumgebungen macht.
- Benutzer berichten, dass DVC zwar starke Katalogisierungsfunktionen mit einer Punktzahl von 8,9 hat, ClearML in diesem Bereich jedoch deutlich besser abschneidet, mit einer Punktzahl von 9,3, was auf einen benutzerfreundlicheren Ansatz zur Verwaltung von Datensätzen und Experimenten hinweist.
ClearML vs DVC
- Die Gutachter waren der Meinung, dass ClearML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als DVC.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter ClearML.
- Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten ClearML und DVC ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
DVC
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
ClearML
Kostenlose Testversion verfügbar
DVC
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
11
8.9
9
Einfache Bedienung
8.9
11
6.9
9
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Qualität der Unterstützung
9.0
10
7.3
8
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
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Produktrichtung (% positiv)
10.0
11
10.0
8
Funktionen
Einsatz
10.0
5
9.0
5
9.2
6
9.0
5
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.7
5
Nicht genügend Daten verfügbar
10.0
6
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
9.2
6
9.0
7
8.8
8
8.8
7
9.4
8
9.0
7
9.0
7
7.6
7
9.8
8
7.5
6
Management
8.9
6
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
6
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
5
Nicht genügend Daten verfügbar
9.5
7
7.7
5
Transaktionen
8.8
7
8.1
7
8.6
7
6.4
6
9.4
8
6.9
6
Management
9.3
7
6.9
6
8.5
8
7.1
7
9.2
6
8.3
6
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
ClearML und DVC sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
ClearML ist kategorisiert als Andere Entwicklung
DVC hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
ClearML
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
DVC
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.5%
Computersoftware
38.5%
Medienproduktion
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
7.7%
Konsumgüter
7.7%
Andere
0.0%
forschung
18.2%
Computersoftware
18.2%
Beratung
9.1%
Öl & Energie
9.1%
Logistik und Supply Chain
9.1%
Andere
36.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
ClearML hat keine Diskussionen mit Antworten
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