Comparer Gemini Enterprise Agent PlatformetRed Hat OpenShift Data Science 
En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (42.2% des avis)
Marché intermédiaire (44.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Payer au fur et à mesure Par mois
Aucun tarif disponible
Gemini Enterprise Agent Platform
Note
(653)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (42.2% des avis)
Avantages & Inconvénients
Prix d'entrée de gamme
Payer au fur et à mesure Par mois
En savoir plus sur Gemini Enterprise Agent PlatformRed Hat OpenShift Data Science
Note
(25)4.4 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (44.0% des avis)
Avantages & Inconvénients
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Red Hat OpenShift Data ScienceRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que Vertex AI excelle dans la gestion de workflows complexes d'apprentissage automatique, les utilisateurs soulignant sa capacité à centraliser l'ensemble du cycle de vie ML. Cette intégration simplifie les tâches de la préparation des données au déploiement, en faisant un favori pour ceux qui recherchent une solution tout-en-un.
- Les utilisateurs disent que Red Hat OpenShift Data Science offre d'excellentes performances et une facilité d'utilisation, notamment en matière de conteneurisation. Les critiques apprécient comment cette fonctionnalité offre évolutivité et flexibilité, surtout dans des industries comme la finance où la gestion de grands ensembles de données est cruciale.
- Selon des avis vérifiés, Vertex AI a un score de satisfaction global significativement plus élevé, reflétant sa forte base d'utilisateurs et des retours positifs récents. Les utilisateurs mentionnent fréquemment l'intégration transparente de la plateforme avec Google Cloud, ce qui améliore leur expérience dans la gestion de projets ML.
- Les critiques mentionnent que bien que Red Hat OpenShift Data Science ait une documentation et un support solides, il n'a pas reçu d'avis récents, ce qui peut indiquer un manque d'engagement ou de mises à jour des utilisateurs actuels. Cela pourrait être une préoccupation pour les acheteurs potentiels à la recherche d'une communauté d'utilisateurs dynamique.
- Les critiques de G2 soulignent que la facilité d'utilisation de Vertex AI est un point fort, bien qu'il soit légèrement en retrait par rapport à Red Hat OpenShift Data Science dans ce domaine. Les utilisateurs apprécient le processus d'intégration intuitif, qui les aide à s'adapter rapidement à la plateforme.
- Les utilisateurs rapportent que les deux plateformes offrent des fonctionnalités robustes pour l'entraînement de modèles et l'ingestion de données, mais l'approche globale de Vertex AI sur le cycle de vie ML lui donne un avantage en termes de satisfaction utilisateur. Les critiques notent spécifiquement comment cela réduit l'effort nécessaire pour construire et déployer des modèles, en faisant un choix plus efficace pour beaucoup.
Gemini Enterprise Agent Platform vs Red Hat OpenShift Data Science
- Les évaluateurs ont estimé que Red Hat OpenShift Data Science répond mieux aux besoins de leur entreprise que Gemini Enterprise Agent Platform.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Red Hat OpenShift Data Science est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Red Hat OpenShift Data Science à Gemini Enterprise Agent Platform.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Gemini Enterprise Agent Platform
Try Vertex AI Free
Payer au fur et à mesure
Par mois
Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Red Hat OpenShift Data Science
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Gemini Enterprise Agent Platform
Aucune information sur l'essai disponibleRed Hat OpenShift Data Science
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.6
387
8.8
23
Facilité d’utilisation
8.1
398
8.5
23
Facilité d’installation
8.1
320
Pas assez de données
Facilité d’administration
7.9
150
Pas assez de données
Qualité du service client
8.1
363
8.6
21
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.3
144
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.2
381
10.0
23
Fonctionnalités
déploiement
8.4
76
Pas assez de données disponibles
8.1
78
Pas assez de données disponibles
8.3
76
Pas assez de données disponibles
8.4
76
Pas assez de données disponibles
8.8
75
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.5
75
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.6
74
Pas assez de données disponibles
8.7
71
Pas assez de données disponibles
management
8.2
71
Pas assez de données disponibles
8.5
73
Pas assez de données disponibles
8.0
71
Pas assez de données disponibles
8.1
70
Pas assez de données disponibles
Opérations
8.2
70
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.3
71
Pas assez de données disponibles
management
8.1
69
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.4
37
Pas assez de données disponibles
8.6
37
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.2
248
8.6
23
Système
8.2
170
8.9
22
Développement de modèles
8.5
206
8.8
23
7.8
179
8.8
23
8.4
204
8.7
23
8.5
206
8.6
23
Développement de modèles
8.2
164
8.8
23
Services d’apprentissage automatique/profond
8.3
201
8.5
22
8.5
200
8.3
20
8.2
197
8.6
20
8.2
178
8.3
20
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
164
8.6
20
8.5
163
8.7
21
déploiement
8.3
210
8.6
22
8.3
200
8.8
22
8.6
205
8.5
22
IA générative
8.3
106
8.3
5
8.3
103
8.7
5
8.1
102
8.7
5
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
8.0
35
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.6
36
Pas assez de données disponibles
7.8
32
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
7.4
33
Pas assez de données disponibles
7.6
33
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.4
36
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
9.0
31
Pas assez de données disponibles
8.7
32
Pas assez de données disponibles
8.6
31
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.0
34
Pas assez de données disponibles
7.7
31
Pas assez de données disponibles
8.1
30
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.5
30
Pas assez de données disponibles
8.3
32
Pas assez de données disponibles
8.5
31
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.7
30
Pas assez de données disponibles
8.3
32
Pas assez de données disponibles
8.9
30
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
8.2
31
Pas assez de données disponibles
8.5
31
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
8.5
71
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
8.5
66
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
8.5
64
Pas assez de données disponibles
8.3
63
Pas assez de données disponibles
8.8
64
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
9.0
26
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
24
Pas assez de données disponibles
9.0
24
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
22
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
9.3
25
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.1
24
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.2
23
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.0
23
Pas assez de données disponibles
8.7
22
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
8.7
23
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.7
21
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.1
22
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.0
30
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
8.6
28
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
8.1
27
Pas assez de données disponibles
7.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Pas assez de données disponibles
7.2
27
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
7.8
26
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
8.8
28
Pas assez de données disponibles
8.2
30
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
7.5
27
Pas assez de données disponibles
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Gemini Enterprise Agent PlatformetRed Hat OpenShift Data Science est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Gemini Enterprise Agent Platform est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générativeetPlateformes MLOpsetApprentissage automatiqueetConstructeurs d'agents d'IAetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Red Hat OpenShift Data Science n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Gemini Enterprise Agent Platform
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Red Hat OpenShift Data Science
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
17.6%
Technologies et services d’information
14.2%
Services financiers
6.9%
vente au détail
3.6%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Recherche de marché
32.0%
Marketing et publicité
20.0%
Technologies et services d’information
8.0%
Logiciels informatiques
8.0%
Transport/Camionnage/Chemin de fer
4.0%
Autre
28.0%
Meilleures alternatives
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