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Comparar Azure Machine Learning y Weights & Biases 
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Azure Machine Learning
Calificación Estelar
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Azure Machine LearningWeights & Biases
Calificación Estelar
(44)4.7 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (54.8% de las reseñas)
Pros & Cons
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Explorar todos los planes de precios de 3Resumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Azure Machine Learning sobresale en sus capacidades de Servicio Gestionado, con una puntuación de 8.8, lo que permite una integración y gestión sin problemas de los flujos de trabajo de aprendizaje automático. En contraste, Weights & Biases también obtiene una puntuación de 8.8, pero se destaca por sus características de Aplicación, que proporcionan una interfaz más amigable para pequeñas empresas.
- Los revisores mencionan que la Escalabilidad de Azure Machine Learning está calificada en 8.3, lo cual es adecuado para aplicaciones a nivel empresarial, pero los usuarios en G2 destacan que Weights & Biases brilla con una puntuación más alta de 9.2, haciéndolo más adecuado para proyectos que requieren un escalado rápido.
- Los usuarios de G2 indican que la Calidad del Soporte de Azure Machine Learning está calificada en 8.6, lo cual es encomiable, pero los revisores mencionan que Weights & Biases ofrece un soporte superior con una puntuación de 9.1, enfatizando su capacidad de respuesta y utilidad en la resolución de problemas.
- Los usuarios dicen que Azure Machine Learning proporciona una sólida característica de Registro de Modelos con una puntuación de 8.5, lo cual es esencial para gestionar versiones de modelos. Sin embargo, Weights & Biases, con una puntuación ligeramente inferior de 8.3, sigue siendo elogiado por su facilidad de uso en el catalogado y monitoreo de modelos.
- Los revisores mencionan que la Facilidad de Configuración de Azure Machine Learning está calificada en 8.4, lo cual algunos encuentran ligeramente desafiante, mientras que los usuarios en G2 informan que Weights & Biases ofrece un proceso de configuración más intuitivo con una puntuación de 9.1, haciéndolo más accesible para los recién llegados.
- Los usuarios informan que el Soporte de Idiomas de Azure Machine Learning está calificado en 8.9, lo cual es beneficioso para diversas necesidades de programación, pero los revisores mencionan que Weights & Biases también proporciona un soporte robusto con una puntuación de 8.6, particularmente para usuarios de Python, aumentando su atractivo en la comunidad de ciencia de datos.
Azure Machine Learning vs Weights & Biases
- Los revisores consideraron que Weights & Biases satisface mejor las necesidades de su empresa que Azure Machine Learning.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Weights & Biases es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Azure Machine Learning sobre Weights & Biases.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Azure Machine Learning
No hay precios disponiblesWeights & Biases
Personal
Gratis
1 User Por mes
Weights & Biases es gratuito para proyectos personales.
- Experimentos Ilimitados
- Horas Rastreadas Ilimitadas
- 100 GB de almacenamiento y seguimiento de artefactos
Prueba Gratuita
Azure Machine Learning
No hay información de prueba disponibleWeights & Biases
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
8.5
81
9.0
37
Facilidad de uso
8.5
80
8.9
37
Facilidad de configuración
8.3
57
9.0
24
Facilidad de administración
8.3
49
No hay suficientes datos
Calidad del soporte
8.6
74
9.2
28
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
47
No hay suficientes datos
Dirección del producto (% positivo)
9.0
80
8.4
36
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.2
31
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
No hay suficientes datos disponibles
8.5
26
No hay suficientes datos disponibles
8.7
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
27
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
No hay suficientes datos disponibles
8.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.5
25
No hay suficientes datos disponibles
8.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
27
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.6
26
No hay suficientes datos disponibles
9.3
28
No hay suficientes datos disponibles
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
8.4
24
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
No hay suficientes datos disponibles
9.3
28
No hay suficientes datos disponibles
7.6
23
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
5.6
9
No hay suficientes datos disponibles
5.9
9
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
56
No hay suficientes datos
Sistema
8.6
22
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
54
No hay suficientes datos disponibles
8.3
53
No hay suficientes datos disponibles
8.7
52
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de modelos
8.4
21
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.1
45
No hay suficientes datos disponibles
7.9
45
No hay suficientes datos disponibles
7.8
38
No hay suficientes datos disponibles
8.2
42
No hay suficientes datos disponibles
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
8.5
21
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue
8.8
50
No hay suficientes datos disponibles
8.7
51
No hay suficientes datos disponibles
8.9
51
No hay suficientes datos disponibles
IA generativa
8.5
10
No hay suficientes datos disponibles
8.2
10
No hay suficientes datos disponibles
7.5
10
No hay suficientes datos disponibles
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
Azure Machine Learning y Weights & Biases está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Azure Machine Learning está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Infraestructura de IA Generativa, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Weights & Biases no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Azure Machine Learning
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Weights & Biases
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
28.2%
Software informático
14.1%
Consultoría de Gestión
8.2%
Gestión de la educación
5.9%
Educación Superior
4.7%
Otro
38.8%
Investigación
31.0%
Software informático
28.6%
Biotecnología
9.5%
Tecnología de la Información y Servicios
4.8%
Electrónica de Consumo
4.8%
Otro
21.4%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué se utiliza Azure Machine Learning Studio?
1 Comentario
AR
En resumen, para construir, desplegar y gestionar modelos de alta calidad más rápido y con confianza.Leer más
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