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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (42.9% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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PyTorch
Valutazione a Stelle
(22)4.5 su 5
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Piccola Impresa (42.9% delle recensioni)
Pros & Cons
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Scopri di più su PyTorchVertex AI
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Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI offre una solida integrazione con i servizi Google Cloud, rendendolo una scelta eccellente per le aziende che già utilizzano l'ecosistema Google, mentre PyTorch è apprezzato per la sua flessibilità e il vasto supporto della comunità, particolarmente negli ambienti di ricerca.
- I recensori menzionano che la facilità d'uso di Vertex AI è leggermente inferiore a quella di PyTorch, con punteggi di 8.2 rispetto a 8.6, indicando che mentre Vertex AI è user-friendly, PyTorch può offrire un'esperienza più intuitiva per gli sviluppatori familiari con i framework di machine learning.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI ha un forte sistema di supporto, con un punteggio di 8.2 in qualità del supporto, mentre PyTorch, con un punteggio di 7.9, potrebbe non offrire lo stesso livello di supporto dedicato, che può essere cruciale per le aziende che necessitano di risoluzioni rapide.
- Gli utenti su G2 riportano che Vertex AI ha un punteggio più alto nel soddisfare i requisiti (8.6) rispetto a PyTorch (9.3), suggerendo che PyTorch potrebbe meglio soddisfare esigenze avanzate specifiche, particolarmente per coloro che si concentrano su progetti di deep learning.
- I recensori menzionano che la direzione del prodotto di Vertex AI è valutata positivamente a 9.1, ma PyTorch brilla con un punteggio perfetto di 10.0, indicando un forte impegno per l'innovazione e il feedback degli utenti nel suo percorso di sviluppo.
- Gli utenti dicono che mentre entrambi i prodotti si rivolgono alle piccole imprese, PyTorch ha una presenza di mercato leggermente più ampia (45.0% delle recensioni) rispetto a Vertex AI (38.0%), suggerendo un'attrattiva più ampia tra le piccole imprese alla ricerca di soluzioni di machine learning.
PyTorch vs Vertex AI
- I revisori hanno ritenuto che PyTorch soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Vertex AI sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di PyTorch rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
PyTorch
Nessun prezzo disponibileVertex AI
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Paga a consumo
Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
PyTorch
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
17
8.6
359
Facilità d'uso
8.6
18
8.2
368
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.1
291
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
142
Qualità del supporto
7.9
17
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.2
136
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
17
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.3
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.5
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.9
34
Dati insufficienti
8.5
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.0
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Rete Neurale ArtificialeNascondi 22 CaratteristicheMostra 22 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Principale - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Gestione dei Dati - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Prestazioni - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Usabilità - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Funzionalità Avanzate - Rete Neurale Artificiale
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
AI agentico - Rete Neurale Artificiale
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
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Dati insufficienti
9.0
23
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
23
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
23
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
23
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
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
PyTorch e Vertex AI sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
PyTorch è categorizzato comeRete Neurale Artificiale
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
PyTorch
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex 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
Software per computer
28.6%
Ricerca
14.3%
Telecomunicazioni
9.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
9.5%
Automobilistico
9.5%
Altro
28.6%
Software per computer
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.2%
Alternative
Discussioni
Usi Pytorch per? (ad esempio, NLP, visione artificiale, apprendimento per rinforzo, ecc.)
1 Commento
IB
Tutti i paradigmi per il Deep Learning sono supportati per lo sviluppo da PyTorch.Leggi di più
Cosa puoi fare con PyTorch?
1 Commento
AG
PyTorch è utilizzato principalmente per addestrare grandi modelli di ML/DL.Leggi di più
PyTorch non ha più discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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