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Comparar Red Hat OpenShift Data Science y Vertex AI 
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Segmentos de Mercado
Mercado medio (44.0% de las reseñas)
Pequeña empresa (41.0% de las reseñas)
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Red Hat OpenShift Data Science
Calificación Estelar
(25)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado medio (44.0% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Red Hat OpenShift Data ScienceVertex AI
Calificación Estelar
(592)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.0% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI sobresale en Alta Disponibilidad de IA con una puntuación de 9.2, lo que los revisores mencionan que contribuye a una infraestructura más confiable para implementar modelos de aprendizaje automático en comparación con Red Hat OpenShift Data Science, que obtuvo 8.5 en esta área.
- Los revisores mencionan que Red Hat OpenShift Data Science ofrece un soporte de idiomas superior con una puntuación de 9.1, mientras que Vertex AI obtuvo 8.3, lo que indica que los usuarios encuentran las capacidades de Red Hat más robustas para aplicaciones multilingües.
- Los usuarios de G2 destacan que la velocidad de inferencia de IA de Vertex AI, calificada en 8.6, es una ventaja significativa, ya que permite predicciones de modelos más rápidas, mientras que el rendimiento de Red Hat OpenShift Data Science en esta área es ligeramente inferior con 8.5.
- Los usuarios en G2 informan que Red Hat OpenShift Data Science destaca en sus capacidades de Ingesta y Manipulación de Datos, obteniendo una puntuación de 8.9, lo que los revisores dicen que facilita la preparación de datos para el análisis en comparación con la puntuación de 8.3 de Vertex AI.
- Los revisores mencionan que las capacidades de Entrenamiento de Modelos de Vertex AI, calificadas en 8.5, son muy valoradas, pero Red Hat OpenShift Data Science supera con una puntuación de 8.6, lo que indica una preferencia por sus características de entrenamiento entre los usuarios.
- Los usuarios dicen que las características de Monitoreo de Red Hat OpenShift Data Science, con una puntuación de 8.5, proporcionan una mejor supervisión del rendimiento del modelo, mientras que la puntuación de 8.6 de Vertex AI sugiere que aún ofrece un monitoreo sólido pero puede no ser tan completo.
Red Hat OpenShift Data Science vs Vertex AI
- Los revisores consideraron que Red Hat OpenShift Data Science satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Red Hat OpenShift Data Science es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Red Hat OpenShift Data Science sobre Vertex AI.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Red Hat OpenShift Data Science
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
Red Hat OpenShift Data Science
No hay información de prueba disponibleVertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.8
23
8.6
359
Facilidad de uso
8.5
23
8.2
368
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
8.1
291
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.9
141
Calidad del soporte
8.6
21
8.1
335
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
8.2
135
Dirección del producto (% positivo)
10.0
23
9.2
353
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.3
79
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.1
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.8
70
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
73
No hay suficientes datos disponibles
8.3
72
No hay suficientes datos disponibles
8.4
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.7
69
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
69
No hay suficientes datos disponibles
8.0
69
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
70
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
68
No hay suficientes datos disponibles
8.4
69
No hay suficientes datos disponibles
8.3
68
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.6
23
8.2
214
Sistema
8.9
22
8.2
170
Desarrollo de modelos
8.8
23
8.4
202
8.8
23
7.9
179
8.7
23
8.4
200
8.6
23
8.5
202
Desarrollo de modelos
8.8
23
8.2
165
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.5
22
8.2
200
8.3
20
8.4
196
8.6
20
8.2
195
8.3
20
8.2
178
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.6
20
8.5
165
8.7
21
8.4
163
Despliegue
8.6
22
8.2
193
8.8
22
8.3
194
8.5
22
8.5
193
IA generativa
8.3
5
8.3
102
8.7
5
8.2
102
8.7
5
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
29
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
7.8
28
No hay suficientes datos disponibles
7.9
28
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
28
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
69
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
67
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
8.9
23
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
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
9.2
22
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
22
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
22
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
No hay suficientes datos disponibles
8.8
21
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
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
7.9
27
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
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
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.7
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
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
Red Hat OpenShift Data Science y Vertex AI está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Red Hat OpenShift Data Science no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Red Hat OpenShift Data Science
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
Estudio de mercado
32.0%
Marketing y Publicidad
20.0%
Tecnología de la Información y Servicios
8.0%
Software informático
8.0%
Transporte/Camiones/Ferrocarril
4.0%
Otro
28.0%
Software informático
17.5%
Tecnología de la Información y Servicios
13.9%
Servicios financieros
7.0%
venta al por menor
3.8%
Hospital y atención médica
3.4%
Otro
54.4%
Principales Alternativas
Discusiones
Red Hat OpenShift Data Science no tiene discusiones con respuestas
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KS
La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
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