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Comparer Vertex AIetmachine-learning in Python 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (41.0% des avis)
Entreprise (40.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Payer au fur et à mesure Par mois
Aucun tarif disponible
Vertex AI
Note
(593)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (41.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Payer au fur et à mesure Par mois
Essai gratuit disponible
En savoir plus sur Vertex AImachine-learning in Python
Note
(35)4.7 sur 5
Segments de marché
Entreprise (40.6% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur machine-learning in PythonRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI offre une intégration solide avec les services Google Cloud, ce qui en fait un excellent choix pour les entreprises utilisant déjà l'écosystème Google, tandis que l'apprentissage automatique en Python est loué pour sa flexibilité et ses bibliothèques étendues, permettant des solutions plus personnalisées.
- Les critiques mentionnent que la facilité d'utilisation de Vertex AI est légèrement inférieure à celle de l'apprentissage automatique en Python, avec des scores de 8,3 contre 9,0, indiquant que bien que Vertex AI soit convivial, le support communautaire et les ressources de Python le rendent plus facile à apprendre et à mettre en œuvre pour les débutants.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que la qualité du support de Vertex AI est bonne, avec un score de 8,2, mais l'apprentissage automatique en Python l'emporte avec un score de 8,4, suggérant que les utilisateurs trouvent un support communautaire plus réactif et utile pour le dépannage et les conseils.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que Vertex AI a une forte direction produit avec un score de 9,2, mais l'apprentissage automatique en Python brille avec un score parfait de 10,0, indiquant que les utilisateurs se sentent plus confiants dans le développement continu et les améliorations futures des solutions basées sur Python.
- Les critiques mentionnent que bien que Vertex AI soit adapté aux petites entreprises, avec 38,8 % des avis provenant de ce segment, l'apprentissage automatique en Python est préféré par les grandes entreprises (40,6 % des avis), suggérant que Python peut être mieux adapté aux applications à grande échelle et aux projets complexes.
- Les utilisateurs disent que le modèle de tarification "Pay As You Go" de Vertex AI est attrayant pour les petites entreprises cherchant à gérer les coûts, tandis que l'apprentissage automatique en Python est open-source, ce qui en fait une option économique pour ceux qui souhaitent éviter les frais d'abonnement.
Vertex AI vs machine-learning in Python
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé machine-learning in Python plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec machine-learning in Python dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que machine-learning in Python répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que machine-learning in Python est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de machine-learning in Python à Vertex AI.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Vertex AI
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
machine-learning in Python
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
Vertex AI
Essai gratuit disponible
machine-learning in Python
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.6
359
9.0
26
Facilité d’utilisation
8.2
368
9.0
29
Facilité d’installation
8.1
291
8.8
20
Facilité d’administration
7.9
142
9.0
17
Qualité du service client
8.1
335
8.4
26
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.2
136
8.9
16
Orientation du produit (% positif)
9.2
353
10.0
24
Fonctionnalités
déploiement
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.1
74
Pas assez de données disponibles
8.3
74
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.8
70
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.4
73
Pas assez de données disponibles
8.3
72
Pas assez de données disponibles
8.4
71
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.7
69
Pas assez de données disponibles
management
8.3
70
Pas assez de données disponibles
8.5
69
Pas assez de données disponibles
8.0
69
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Pas assez de données disponibles
Opérations
8.2
69
Pas assez de données disponibles
8.4
70
Pas assez de données disponibles
8.3
70
Pas assez de données disponibles
management
8.1
68
Pas assez de données disponibles
8.4
69
Pas assez de données disponibles
8.3
68
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.2
214
Pas assez de données
Système
8.2
170
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.5
202
Pas assez de données disponibles
7.9
179
Pas assez de données disponibles
8.4
200
Pas assez de données disponibles
8.5
202
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.3
165
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.2
200
Pas assez de données disponibles
8.4
196
Pas assez de données disponibles
8.2
195
Pas assez de données disponibles
8.2
178
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
165
Pas assez de données disponibles
8.5
163
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.2
193
Pas assez de données disponibles
8.3
194
Pas assez de données disponibles
8.5
193
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.1
103
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Pas assez de données disponibles
8.5
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.0
34
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.4
29
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
8.5
69
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
8.5
67
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
9.0
23
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
23
Pas assez de données disponibles
9.0
23
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
23
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
9.3
23
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.1
23
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.2
22
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.1
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)
9.0
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
22
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
23
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
23
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
7.9
27
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
8.5
27
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
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
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
Vertex AIetmachine-learning in Python est catégorisé comme Apprentissage automatique
Catégories uniques
machine-learning in Python n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
machine-learning in Python
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
17.7%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.2%
Logiciels informatiques
25.0%
Technologies et services d’information
15.6%
Recherche
12.5%
enseignement
6.3%
Télécommunications
3.1%
Autre
37.5%
Meilleures alternatives
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