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Comparar TensorFlow y Vertex AI 
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TensorFlow
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Calificación Estelar
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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 que aprecian su capacidad para centralizar todo el ciclo de vida del ML. Un usuario señaló: "Simplifica todo, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el despliegue y la monitorización", lo que lo convierte en una opción sólida para aquellos que buscan una solución integrada.
- Los usuarios dicen que TensorFlow ofrece una interfaz fácil de usar que es particularmente beneficiosa para los recién llegados al aprendizaje automático. Los revisores destacaron que "cualquiera nuevo en esta plataforma puede comprender fácilmente los conceptos", lo que puede ser una ventaja significativa para los equipos que recién comienzan su viaje en ML.
- Según las reseñas verificadas, Vertex AI tiene una puntuación de satisfacción general más alta, reflejando su fuerte desempeño en experiencia de usuario y soporte. Los usuarios han elogiado su integración perfecta con Google Cloud, lo que mejora la facilidad de gestión de proyectos de ML, una característica que muchos consideran invaluable.
- Los revisores mencionan que aunque TensorFlow tiene una sólida reputación por sus capacidades de entrenamiento de modelos, enfrenta desafíos en términos de configuración e instalación. Algunos usuarios han expresado que encontraron dificultades al pasar de otras plataformas, indicando que la curva de aprendizaje puede ser más pronunciada en comparación con Vertex AI.
- Los usuarios destacan que la calidad del soporte de Vertex AI es encomiable, con una puntuación que refleja su efectividad en asistir a los usuarios. Un usuario comentó sobre la capacidad de la plataforma para reducir el esfuerzo necesario para construir y desplegar modelos, mostrando el valor de un soporte receptivo en mejorar la satisfacción del usuario.
- Los revisores de G2 señalan que TensorFlow brilla en sus capacidades avanzadas para el aprendizaje profundo y redes neuronales, con muchos usuarios elogiando su eficiencia en el manejo de tareas complejas. Un revisor mencionó su efectividad para desarrollar aplicaciones como la detección de rostros, lo que subraya su fortaleza en aplicaciones especializadas de ML.
TensorFlow vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Vertex AI es más fácil de usar. Sin embargo, sintieron que TensorFlow es más fácil de configurar. Ambos productos fueron igualmente fáciles de administrar, y ambos proveedores facilitan igualmente hacer negocios en general.
- Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TensorFlow es la opción preferida.
- Al evaluar la dirección del producto, TensorFlow y Vertex AI recibieron calificaciones similares de nuestros revisores.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
TensorFlow
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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
TensorFlow
No hay información de prueba disponibleVertex AI
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Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.1
119
8.6
381
Facilidad de uso
8.0
123
8.2
392
Facilidad de configuración
8.3
101
8.1
315
Facilidad de administración
7.9
39
7.9
147
Calidad del soporte
8.7
106
8.1
356
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
36
8.3
141
Dirección del producto (% positivo)
9.2
117
9.2
375
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
85
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.1
77
No hay suficientes datos disponibles
8.3
76
No hay suficientes datos disponibles
8.4
76
No hay suficientes datos disponibles
8.8
74
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
72
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
8.3
36
No hay suficientes datos disponibles
8.5
36
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
8.4
104
8.2
233
Sistema
8.6
70
8.2
172
Desarrollo de modelos
8.9
97
8.4
205
7.2
83
7.9
180
8.8
97
8.4
203
9.2
96
8.5
208
Desarrollo de modelos
9.0
69
8.2
166
Servicios de aprendizaje automático/profundo
9.1
95
8.2
202
9.0
89
8.5
200
8.9
87
8.2
197
9.4
97
8.2
179
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
64
8.5
166
9.2
68
8.4
163
Despliegue
8.5
80
8.3
207
8.7
90
8.3
198
9.0
89
8.5
202
IA generativa
8.0
11
8.3
107
7.7
11
8.3
104
8.0
11
8.1
104
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
7.3
5
8.1
36
7.3
5
7.8
36
8.0
5
7.7
37
8.7
5
7.8
34
8.3
5
8.4
36
7.0
5
7.5
35
7.7
5
7.6
35
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
34
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.0
30
No hay suficientes datos disponibles
8.6
30
No hay suficientes datos disponibles
8.6
30
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.0
33
No hay suficientes datos disponibles
7.7
30
No hay suficientes datos disponibles
8.0
29
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
29
No hay suficientes datos disponibles
8.2
30
No hay suficientes datos disponibles
8.4
29
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.7
29
No hay suficientes datos disponibles
8.4
30
No hay suficientes datos disponibles
8.9
29
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
30
No hay suficientes datos disponibles
8.4
30
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
8.9
25
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
23
No hay suficientes datos disponibles
8.9
23
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
24
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
23
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
9.0
23
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.6
22
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
8.1
28
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
TensorFlow y Vertex AI está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
TensorFlow no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
TensorFlow
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
27.3%
Tecnología de la Información y Servicios
19.7%
Investigación
7.6%
Seguridad informática y de redes
4.5%
Educación Superior
3.0%
Otro
37.9%
Software informático
17.8%
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
54.2%
Principales Alternativas
Discusiones
¿Qué es TensorFlow y por qué se utiliza?
2 Comentarios
PS
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que te permite generar varios modelos de IA/ML/DL.Leer más
TensorFlow no tiene más discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
2 Comentarios
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
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentarios
JP
Está apoyando aproximadamente todas las bibliotecas de tendencia.Leer más
What is Google AI platform?
1 Comentario
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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