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Confronta Azure Machine Learning e neptune.ai 
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Impresa (38.8% delle recensioni)
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Azure Machine Learning
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Azure Machine Learning eccelle nella sua Facilità di Configurazione con un punteggio di 8.4, mentre neptune.ai brilla con un punteggio più alto di 9.4, indicando un processo di onboarding più user-friendly.
- I revisori menzionano che neptune.ai offre una Qualità del Supporto superiore con un punteggio di 9.7 rispetto all'8.6 di Azure Machine Learning, evidenziando un team di supporto più reattivo e utile.
- Gli utenti di G2 notano che Azure Machine Learning ha un punteggio robusto di Flessibilità del Framework di 9.3, che consente una gamma più ampia di integrazioni, mentre neptune.ai si comporta bene con un punteggio di 9.1, ma potrebbe non supportare tanti framework.
- Gli utenti dicono che entrambe le piattaforme offrono un'eccellente Scalabilità, ma neptune.ai prevale con un punteggio di 9.2, suggerendo che potrebbe gestire carichi di lavoro più grandi in modo più efficiente rispetto al punteggio di 8.8 di Azure Machine Learning.
- I revisori menzionano che la funzione di Registro Modelli di Azure Machine Learning, con un punteggio di 8.4, è utile per la gestione dei modelli, mentre il punteggio di 8.3 di neptune.ai indica che ha capacità simili ma potrebbe mancare di alcune funzionalità avanzate.
- Gli utenti su G2 evidenziano che le capacità di Monitoraggio di neptune.ai ottengono un punteggio di 9.1, che è alla pari con Azure Machine Learning, ma apprezzano l'interfaccia più intuitiva di neptune.ai per il monitoraggio delle prestazioni dei modelli.
Azure Machine Learning vs neptune.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato neptune.ai più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con neptune.ai in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Azure Machine Learning soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a neptune.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che neptune.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di neptune.ai rispetto a Azure Machine Learning.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Azure Machine Learning
Nessun prezzo disponibileneptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratuito
For teams starting out with experiment tracking
- Up to 3 users
- 1 workspace
- 1 project
Prova Gratuita
Azure Machine Learning
Nessuna informazione sulla prova disponibileneptune.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.5
81
8.4
48
Facilità d'uso
8.5
80
9.1
52
Facilità di installazione
8.3
57
9.2
32
Facilità di amministrazione
8.3
49
8.8
10
Qualità del supporto
8.6
74
9.6
45
the product è stato un buon partner negli affari?
8.6
47
8.7
10
Direzione del prodotto (% positivo)
9.0
80
9.5
48
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.7
36
Dati insufficienti
9.3
38
Dati insufficienti
9.0
39
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.9
33
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.1
34
Dati insufficienti
9.0
35
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
8.8
34
Gestione
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
9.1
37
Dati insufficienti
8.3
33
Dati insufficienti
8.2
34
Operazioni
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
9.2
32
Gestione
Dati insufficienti
8.2
29
Dati insufficienti
9.0
30
Dati insufficienti
8.5
29
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Dati insufficienti
Funzionalità non disponibile
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.4
56
Dati insufficienti
Sistema
8.6
22
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.6
51
Dati insufficienti
8.9
54
Dati insufficienti
8.3
53
Dati insufficienti
8.7
52
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.4
21
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.1
45
Dati insufficienti
7.9
45
Dati insufficienti
7.8
38
Dati insufficienti
8.2
42
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
21
Dati insufficienti
8.5
21
Dati insufficienti
Distribuzione
8.8
50
Dati insufficienti
8.7
51
Dati insufficienti
8.9
51
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.5
10
Dati insufficienti
8.2
10
Dati insufficienti
7.5
10
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Azure Machine Learning e neptune.ai sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
Azure Machine Learning è categorizzato comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Infrastruttura di AI Generativa, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
neptune.ai non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Azure Machine Learning
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
neptune.ai
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
28.2%
Software per computer
14.1%
Consulenza di gestione
8.2%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Istruzione Superiore
4.7%
Altro
38.8%
Software per computer
27.8%
Ricerca
9.3%
Assicurazione
9.3%
Biotecnologia
9.3%
Sviluppo del programma
5.6%
Altro
38.9%
Alternative
Discussioni
A cosa serve Azure Machine Learning Studio?
1 Commento
AR
In breve, per costruire, distribuire e gestire modelli di alta qualità più velocemente e con fiducia.Leggi di più
Azure Machine Learning non ha più discussioni con risposte
Quali sono gli strumenti MLOps?
1 Commento
YT
Gli strumenti comuni sono DVC per il versionamento dei dati, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune e Qwak per la gestione degli esperimenti, Aporia per il...Leggi di più
neptune.ai non ha più discussioni con risposte
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