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En un coup d'œil
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Petite entreprise (54.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Gratuit 1 User Par mois
Azure Machine Learning
Note
(88)4.3 sur 5
Segments de marché
Entreprise (38.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Azure Machine LearningWeights & Biases
Note
(44)4.7 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (54.8% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit 1 User Par mois
Parcourir tous les plans tarifaires 3Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Azure Machine Learning excelle dans ses capacités de service géré, avec une note de 8,8, ce qui permet une intégration et une gestion fluides des flux de travail d'apprentissage automatique. En revanche, Weights & Biases obtient également une note de 8,8 mais est reconnu pour ses fonctionnalités d'application, qui offrent une interface plus conviviale pour les petites entreprises.
- Les examinateurs mentionnent que la scalabilité de Azure Machine Learning est notée à 8,3, ce qui est adéquat pour les applications de niveau entreprise, mais les utilisateurs sur G2 soulignent que Weights & Biases se distingue avec une note plus élevée de 9,2, le rendant plus adapté aux projets nécessitant une mise à l'échelle rapide.
- Les utilisateurs de G2 indiquent que la qualité du support de Azure Machine Learning est notée à 8,6, ce qui est louable, mais les examinateurs mentionnent que Weights & Biases offre un support supérieur avec une note de 9,1, soulignant leur réactivité et leur aide dans la résolution des problèmes.
- Les utilisateurs disent que Azure Machine Learning fournit une fonctionnalité de registre de modèles solide avec une note de 8,5, ce qui est essentiel pour gérer les versions de modèles. Cependant, Weights & Biases, avec une note légèrement inférieure de 8,3, est toujours apprécié pour sa facilité d'utilisation dans le catalogage et le suivi des modèles.
- Les examinateurs mentionnent que la facilité d'installation de Azure Machine Learning est notée à 8,4, que certains trouvent légèrement difficile, tandis que les utilisateurs sur G2 rapportent que Weights & Biases offre un processus d'installation plus intuitif avec une note de 9,1, le rendant plus accessible pour les nouveaux venus.
- Les utilisateurs rapportent que le support linguistique de Azure Machine Learning est noté à 8,9, ce qui est bénéfique pour des besoins de programmation diversifiés, mais les examinateurs mentionnent que Weights & Biases offre également un support robuste avec une note de 8,6, en particulier pour les utilisateurs de Python, renforçant son attrait dans la communauté des sciences des données.
Azure Machine Learning vs Weights & Biases
- Les évaluateurs ont estimé que Weights & Biases répond mieux aux besoins de leur entreprise que Azure Machine Learning.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Weights & Biases est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Azure Machine Learning à Weights & Biases.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Azure Machine Learning
Aucun tarif disponibleWeights & Biases
Personal
Gratuit
1 User Par mois
Weights & Biases est gratuit pour les projets personnels.
- Expériences illimitées
- Heures suivies illimitées
- 100 Go de stockage et suivi des artefacts
Essai gratuit
Azure Machine Learning
Aucune information sur l'essai disponibleWeights & Biases
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.5
81
9.0
37
Facilité d’utilisation
8.5
80
8.9
37
Facilité d’installation
8.3
57
9.0
24
Facilité d’administration
8.3
49
Pas assez de données
Qualité du service client
8.6
74
9.2
28
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.6
47
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.0
80
8.4
36
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.5
27
Pas assez de données disponibles
8.5
26
Pas assez de données disponibles
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.3
27
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Pas assez de données disponibles
8.6
27
Pas assez de données disponibles
8.5
25
Pas assez de données disponibles
8.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
27
management
Pas assez de données disponibles
8.6
26
Pas assez de données disponibles
9.3
28
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
8.4
24
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
8.5
28
management
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Pas assez de données disponibles
9.3
28
Pas assez de données disponibles
7.6
23
IA générative
Pas assez de données disponibles
5.6
9
Pas assez de données disponibles
5.9
9
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.4
56
Pas assez de données
Système
8.6
22
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.6
51
Pas assez de données disponibles
8.9
54
Pas assez de données disponibles
8.3
53
Pas assez de données disponibles
8.7
52
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.4
21
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.1
45
Pas assez de données disponibles
7.9
45
Pas assez de données disponibles
7.8
38
Pas assez de données disponibles
8.2
42
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.7
21
Pas assez de données disponibles
8.5
21
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.8
50
Pas assez de données disponibles
8.7
51
Pas assez de données disponibles
8.9
51
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.5
10
Pas assez de données disponibles
8.2
10
Pas assez de données disponibles
7.5
10
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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
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
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
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
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
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
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
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
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
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
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
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
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
Azure Machine LearningetWeights & Biases est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
Weights & Biases n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Azure Machine Learning
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Weights & Biases
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
Technologies et services d’information
28.2%
Logiciels informatiques
14.1%
Conseil en gestion
8.2%
Gestion de l’éducation
5.9%
enseignement
4.7%
Autre
38.8%
Recherche
31.0%
Logiciels informatiques
28.6%
Biotechnologie
9.5%
Technologies et services d’information
4.8%
Électronique grand public
4.8%
Autre
21.4%
Meilleures alternatives
Discussions
À quoi sert Azure Machine Learning Studio ?
1 commentaire
AR
En bref, pour construire, déployer et gérer des modèles de haute qualité plus rapidement et avec confiance.Lire la suite
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