Comparar PyTorch y Vertex AI 
Vistazo
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (42.9% de las reseñas)
Pequeña empresa (42.0% de las reseñas)
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PyTorch
Calificación Estelar
(22)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (42.9% de las reseñas)
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Aprende más sobre PyTorchVertex AI
Calificación Estelar
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Vertex AI sobresale en la gestión de flujos de trabajo complejos de aprendizaje automático, con usuarios destacando su capacidad para centralizar todo el ciclo de vida del ML. Esta integración simplifica tareas desde la preparación de datos hasta el despliegue, convirtiéndolo en una opción preferida para aquellos que buscan una solución todo en uno.
- Los usuarios dicen que PyTorch se destaca por su diseño intuitivo, especialmente para desarrolladores familiarizados con Python. El gráfico de computación dinámico permite una experimentación y depuración más fáciles, lo que muchos encuentran beneficioso para propósitos de investigación y desarrollo.
- Los revisores mencionan que la integración perfecta de Vertex AI con Google Cloud mejora su usabilidad, permitiendo a los usuarios gestionar sus proyectos de ML de manera más eficiente. Esta característica es particularmente apreciada por aquellos que valoran un enfoque simplificado para el entrenamiento y despliegue de modelos.
- Según las reseñas verificadas, PyTorch es elogiado por su naturaleza amigable para el usuario, haciendo que los conceptos complejos de aprendizaje automático sean más accesibles. Los usuarios aprecian la capacidad de experimentar y ajustar modelos sobre la marcha, lo que fomenta un entorno de desarrollo más innovador.
- Los revisores de G2 destacan que, aunque Vertex AI tiene una puntuación de satisfacción general más alta, PyTorch mantiene una fuerte calificación por su facilidad de uso. Los usuarios encuentran ambas plataformas efectivas, pero las características integrales de Vertex AI pueden atraer más a las empresas que buscan un soporte robusto a lo largo del ciclo de vida del ML.
- Los usuarios informan que la calidad del soporte de Vertex AI generalmente se califica más alta que la de PyTorch, con muchos señalando la utilidad del equipo de soporte para resolver problemas rápidamente. Este aspecto puede ser crucial para equipos que requieren asistencia confiable durante sus proyectos de ML.
PyTorch vs Vertex AI
- Los revisores consideraron que PyTorch satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Vertex AI es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de PyTorch sobre Vertex AI.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
PyTorch
No hay precios disponiblesVertex AI
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- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
PyTorch
No hay información de prueba disponibleVertex AI
No hay información de prueba disponibleCalificaciones
Cumple con los requisitos
9.2
17
8.6
389
Facilidad de uso
8.6
18
8.2
400
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
8.1
322
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.9
149
Calidad del soporte
7.9
17
8.1
364
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
8.3
143
Dirección del producto (% positivo)
10.0
17
9.2
383
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
87
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.1
78
No hay suficientes datos disponibles
8.3
76
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.8
75
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
75
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.6
74
No hay suficientes datos disponibles
8.7
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.2
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
73
No hay suficientes datos disponibles
8.0
71
No hay suficientes datos disponibles
8.1
70
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.3
71
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
72
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
37
No hay suficientes datos disponibles
8.6
37
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.2
246
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.2
173
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.5
208
No hay suficientes datos disponibles
7.9
181
No hay suficientes datos disponibles
8.4
206
No hay suficientes datos disponibles
8.5
209
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.2
167
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.3
203
No hay suficientes datos disponibles
8.5
202
No hay suficientes datos disponibles
8.2
200
No hay suficientes datos disponibles
8.3
181
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.5
167
No hay suficientes datos disponibles
8.5
166
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
213
No hay suficientes datos disponibles
8.3
203
No hay suficientes datos disponibles
8.6
207
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
110
No hay suficientes datos disponibles
8.3
106
No hay suficientes datos disponibles
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
38
No hay suficientes datos disponibles
7.8
37
No hay suficientes datos disponibles
7.7
38
No hay suficientes datos disponibles
7.9
35
No hay suficientes datos disponibles
8.5
37
No hay suficientes datos disponibles
7.5
36
No hay suficientes datos disponibles
7.7
36
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
36
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
31
No hay suficientes datos disponibles
8.7
32
No hay suficientes datos disponibles
8.6
31
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
31
No hay suficientes datos disponibles
8.1
30
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.3
32
No hay suficientes datos disponibles
8.9
30
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
31
No hay suficientes datos disponibles
8.5
31
Red neuronal artificialOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Core Functionality - Artificial Neural Network
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
Data Handling - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Performance - Artificial Neural Network
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Usability - Artificial Neural Network
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
Advanced Features - Artificial Neural Network
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
AI Agente - Red Neuronal Artificial
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
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
71
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
68
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
66
No hay suficientes datos disponibles
8.3
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
9.0
26
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
24
No hay suficientes datos disponibles
9.0
24
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.3
25
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
24
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
23
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
22
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
23
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
9.0
23
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.0
30
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.1
27
No hay suficientes datos disponibles
7.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
26
No hay suficientes datos disponibles
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.8
26
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
28
No hay suficientes datos disponibles
8.2
30
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
7.5
27
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
PyTorch y Vertex AI está categorizado como Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
PyTorch está categorizado como Red neuronal artificial
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
PyTorch
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Vertex AI
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
Software informático
28.6%
Investigación
14.3%
Telecomunicaciones
9.5%
Tecnología de la Información y Servicios
9.5%
Automotriz
9.5%
Otro
28.6%
Software informático
17.9%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Servicios financieros
6.8%
venta al por menor
3.6%
Hospital y atención médica
3.3%
Otro
54.1%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Para qué usas Pytorch? (por ejemplo, PLN, visión por computadora, aprendizaje por refuerzo, etc.)
1 Comentario
IB
Todos los paradigmas para DeepLearning son compatibles para el desarrollo por PyTorch.Leer más
¿Qué puedes hacer con PyTorch?
1 Comentario
AG
PyTorch se utiliza principalmente para entrenar grandes modelos de ML/DL.Leer más
PyTorch no tiene más discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
3 Comentarios
AO
Vertex AI es la plataforma de aprendizaje automático gestionada de Google Cloud. Se utiliza para construir, entrenar y desplegar modelos de ML a escala....Leer más
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentarios
AO
Cloud ML Engine (ahora parte de Vertex AI) admite marcos y bibliotecas de ML populares como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn y XGBoost. Esta flexibilidad...Leer más
What is Google AI platform?
2 Comentarios
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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