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Red Hat OpenShift Data Science und Vertex AI vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (44.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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Red Hat OpenShift Data Science
Sternebewertung
(25)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (44.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Red Hat OpenShift Data ScienceVertex AI
Sternebewertung
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Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der hohen Verfügbarkeit von KI mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten zu einer zuverlässigeren Infrastruktur für die Bereitstellung von maschinellen Lernmodellen beiträgt, verglichen mit Red Hat OpenShift Data Science, das in diesem Bereich 8,5 Punkte erzielte.
- Rezensenten erwähnen, dass Red Hat OpenShift Data Science eine überlegene Sprachunterstützung mit einer Bewertung von 9,1 bietet, während Vertex AI 8,3 Punkte erzielte, was darauf hindeutet, dass Benutzer die Fähigkeiten von Red Hat für mehrsprachige Anwendungen als robuster empfinden.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die KI-Inferenzgeschwindigkeit von Vertex AI, bewertet mit 8,6, ein bedeutender Vorteil ist, da sie schnellere Modellvorhersagen ermöglicht, während die Leistung von Red Hat OpenShift Data Science in diesem Bereich mit 8,5 etwas niedriger ist.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Red Hat OpenShift Data Science in seinen Fähigkeiten zur Datenaufnahme und -aufbereitung glänzt und 8,9 Punkte erzielt, was laut Rezensenten die Datenvorbereitung für die Analyse im Vergleich zu Vertex AI mit 8,3 Punkten erleichtert.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI, bewertet mit 8,5, hoch angesehen sind, aber Red Hat OpenShift Data Science mit einer Bewertung von 8,6 leicht überlegen ist, was auf eine Präferenz für seine Trainingsfunktionen unter den Benutzern hinweist.
- Benutzer sagen, dass die Überwachungsfunktionen von Red Hat OpenShift Data Science mit einer Bewertung von 8,5 eine bessere Überwachung der Modellleistung bieten, während die Bewertung von Vertex AI mit 8,6 darauf hindeutet, dass es immer noch eine solide Überwachung bietet, aber möglicherweise nicht so umfassend ist.
Red Hat OpenShift Data Science vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Red Hat OpenShift Data Science den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Red Hat OpenShift Data Science.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Red Hat OpenShift Data Science gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Red Hat OpenShift Data Science
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
Red Hat OpenShift Data Science
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.8
23
8.6
359
Einfache Bedienung
8.5
23
8.2
368
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
291
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.6
21
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
10.0
23
9.2
353
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.6
23
8.2
214
system
8.9
22
8.2
170
Modellentwicklung
8.8
23
8.4
202
8.8
23
7.9
179
8.7
23
8.4
200
8.6
23
8.5
202
Modellentwicklung
8.8
23
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
22
8.2
200
8.3
20
8.4
196
8.6
20
8.2
195
8.3
20
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.6
20
8.5
165
8.7
21
8.4
163
Einsatz
8.6
22
8.2
193
8.8
22
8.3
194
8.5
22
8.5
193
Generative KI
8.3
5
8.3
102
8.7
5
8.2
102
8.7
5
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Red Hat OpenShift Data Science und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Red Hat OpenShift Data Science hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Red Hat OpenShift Data Science
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
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
Marktforschung
32.0%
Marketing und Werbung
20.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.0%
Computersoftware
8.0%
Transport/LKW/Eisenbahn
4.0%
Andere
28.0%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Red Hat OpenShift Data Science hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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