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TensorFlow und Vertex AI vergleichen 
Hervorgehobene Produkte
Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (51.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (42.0% der Bewertungen)
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TensorFlow
Sternebewertung
(137)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (51.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Sternebewertung
(650)4.3 von 5
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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.
- G2-Rezensenten berichten, dass Vertex AI in der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit schätzen, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren. Ein Benutzer bemerkte: "Es vereinfacht alles von der Datenvorbereitung und dem Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung", was es zu einer starken Wahl für diejenigen macht, die nach einer integrierten Lösung suchen.
- Benutzer sagen, dass TensorFlow eine benutzerfreundliche Oberfläche bietet, die besonders für Neulinge im maschinellen Lernen von Vorteil ist. Rezensenten hoben hervor, dass "jeder, der neu auf dieser Plattform ist, die Konzepte leicht verstehen kann", was ein bedeutender Vorteil für Teams sein kann, die gerade ihre ML-Reise beginnen.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI eine höhere Gesamtzufriedenheitsbewertung, was seine starke Leistung in Benutzererfahrung und Support widerspiegelt. Benutzer haben seine nahtlose Integration mit Google Cloud gelobt, die die Verwaltung von ML-Projekten erleichtert, ein Merkmal, das viele als unschätzbar wertvoll empfinden.
- Rezensenten erwähnen, dass, während TensorFlow einen soliden Ruf für Modelltrainingsfähigkeiten hat, es Herausforderungen in Bezug auf Einrichtung und Konfiguration gibt. Einige Benutzer haben geäußert, dass sie Schwierigkeiten beim Übergang von anderen Plattformen hatten, was darauf hinweist, dass die Lernkurve im Vergleich zu Vertex AI steiler sein kann.
- Benutzer heben hervor, dass die Supportqualität von Vertex AI lobenswert ist, mit einer Bewertung, die seine Effektivität bei der Unterstützung der Benutzer widerspiegelt. Ein Benutzer bemerkte die Fähigkeit der Plattform, den Aufwand für den Aufbau und die Bereitstellung von Modellen zu reduzieren, was den Wert eines reaktionsschnellen Supports zur Verbesserung der Benutzerzufriedenheit zeigt.
- G2-Rezensenten stellen fest, dass TensorFlow in seinen fortgeschrittenen Fähigkeiten für Deep Learning und neuronale Netze glänzt, wobei viele Benutzer seine Effizienz bei der Bewältigung komplexer Aufgaben loben. Ein Rezensent erwähnte seine Effektivität bei der Entwicklung von Anwendungen wie Gesichtserkennung, was seine Stärke in spezialisierten ML-Anwendungen unterstreicht.
TensorFlow vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden. Allerdings empfanden die Rezensenten, dass TensorFlow einfacher einzurichten ist. Beide Produkte waren gleich einfach zu verwalten, und beide Anbieter machten es insgesamt gleich einfach, Geschäfte zu tätigen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei der Bewertung der Produktrichtung erhielten TensorFlow und Vertex AI ähnliche Bewertungen von unseren Gutachtern.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
TensorFlow
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
TensorFlow
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
120
8.6
388
Einfache Bedienung
8.0
124
8.2
399
Einfache Einrichtung
8.3
102
8.1
321
Einfache Verwaltung
7.9
39
7.9
149
Qualität der Unterstützung
8.7
106
8.1
363
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
36
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
9.2
118
9.2
382
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.4
105
8.2
245
system
8.6
70
8.2
173
Modellentwicklung
8.9
97
8.5
208
7.2
83
7.9
181
8.8
97
8.4
206
9.2
96
8.5
209
Modellentwicklung
9.0
69
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.1
95
8.3
203
9.0
89
8.5
202
8.9
87
8.2
200
9.4
97
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
64
8.5
167
9.3
69
8.5
166
Einsatz
8.5
80
8.3
212
8.7
90
8.3
202
9.0
89
8.6
207
Generative KI
8.0
11
8.3
110
7.7
11
8.3
106
8.0
11
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
7.3
5
8.1
38
7.3
5
7.8
37
7.5
6
7.7
38
8.7
5
7.9
35
8.3
5
8.5
37
7.0
5
7.5
36
7.7
5
7.7
36
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
68
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
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
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
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
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
TensorFlow und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
TensorFlow 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
TensorFlow
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
Computersoftware
27.1%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
19.5%
forschung
7.5%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.5%
hochschulbildung
3.0%
Andere
38.3%
Computersoftware
17.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene KI/ML/DL-Modelle zu erstellen.Mehr erfahren
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AO
Vertex AI ist die verwaltete Machine-Learning-Plattform von Google Cloud. Sie wird verwendet, um ML-Modelle in großem Maßstab zu erstellen, zu trainieren und...Mehr erfahren
What software libraries does cloud ML engine support?
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What is Google AI platform?
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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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