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Comparer Aporiaetneptune.ai 
En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (55.9% des avis)
Marché intermédiaire (42.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Nous contacter Par an
Gratuit
Aporia
Note
(68)4.8 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (55.9% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Nous contacter Par an
Parcourir tous les plans tarifaires 2neptune.ai
Note
(54)4.6 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (42.6% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 4Aporia vs neptune.ai
Lors de l'évaluation des deux solutions, les évaluateurs ont trouvé Aporia plus facile à utiliser, configurer et administrer. Les évaluateurs ont également préféré faire des affaires avec Aporia dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que Aporia répond mieux aux besoins de leur entreprise que neptune.ai.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que neptune.ai est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Aporia à neptune.ai.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Aporia
Scaler
Nous contacter
Par an
Pour les équipes de ML avec plusieurs modèles en production
- Tout inclus dans ML Starter
- Lignes et prédictions illimitées
- Utilisateurs illimités
neptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratuit
Pour les équipes qui commencent avec le suivi des expériences
- Jusqu'à 3 utilisateurs
- 1 espace de travail
- 1 projet
Essai gratuit
Aporia
Essai gratuit disponible
neptune.ai
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.3
57
8.4
48
Facilité d’utilisation
9.2
59
9.1
52
Facilité d’installation
9.3
21
9.2
32
Facilité d’administration
9.1
13
8.8
10
Qualité du service client
9.5
54
9.6
45
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
9.5
13
8.7
10
Orientation du produit (% positif)
9.6
59
9.5
48
Fonctionnalités
déploiement
8.7
29
8.7
36
8.9
31
9.3
38
9.0
26
9.0
39
8.5
28
Fonction non disponible
9.0
29
8.9
33
déploiement
8.7
30
8.5
34
9.0
32
9.1
34
8.8
28
9.0
35
9.0
32
Fonction non disponible
9.1
31
8.8
34
management
8.7
26
8.5
34
9.3
29
9.1
37
8.7
28
8.3
33
8.8
26
8.2
34
Opérations
9.0
34
8.3
32
8.7
29
Fonction non disponible
8.6
28
9.2
32
management
8.7
26
8.2
29
9.2
31
9.0
30
8.7
29
8.5
29
IA générative
9.4
6
Fonction non disponible
9.2
6
Fonction non disponible
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
9.3
11
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
9.7
11
Pas assez de données disponibles
9.2
11
Pas assez de données disponibles
9.5
11
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.8
11
Pas assez de données disponibles
9.2
11
Pas assez de données disponibles
9.5
11
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.8
11
Pas assez de données disponibles
9.2
11
Pas assez de données disponibles
9.5
11
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
9.5
11
Pas assez de données disponibles
8.9
11
Pas assez de données disponibles
9.2
11
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
9.7
11
Pas assez de données disponibles
8.8
11
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Aporiaetneptune.ai est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
Aporia est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générative
neptune.ai n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Aporia
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
neptune.ai
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
20.6%
Technologies et services d’information
11.8%
Sécurité informatique et réseau
10.3%
Services financiers
5.9%
Télécommunications
4.4%
Autre
47.1%
Logiciels informatiques
27.8%
Recherche
9.3%
Assurance
9.3%
Biotechnologie
9.3%
Élaboration de programmes
5.6%
Autre
38.9%
Meilleures alternatives
Discussions
Aporia n'a aucune discussion avec des réponses
Quels sont les outils MLOps ?
1 commentaire
YT
Les outils courants sont DVC pour la version des données, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune et Qwak pour la gestion des expériences, Aporia pour la...Lire la suite
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