Confronta PyTorch e Vertex AI 
A Colpo d'Occhio
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Piccola Impresa (42.9% delle recensioni)
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PyTorch
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che evidenziano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Questa integrazione semplifica i compiti dalla preparazione dei dati al deployment, rendendola una scelta preferita per coloro che cercano una soluzione tutto-in-uno.
- Gli utenti dicono che PyTorch si distingue per il suo design intuitivo, specialmente per gli sviluppatori familiari con Python. Il grafico di calcolo dinamico consente una sperimentazione e un debug più facili, che molti trovano vantaggiosi per scopi di ricerca e sviluppo.
- I revisori menzionano che l'integrazione senza soluzione di continuità di Vertex AI con Google Cloud ne migliora l'usabilità, permettendo agli utenti di gestire i loro progetti ML in modo più efficiente. Questa caratteristica è particolarmente apprezzata da coloro che valutano un approccio semplificato all'addestramento e al deployment dei modelli.
- Secondo le recensioni verificate, PyTorch è elogiato per la sua natura user-friendly, rendendo i concetti complessi di machine learning più accessibili. Gli utenti apprezzano la possibilità di sperimentare e regolare i modelli in movimento, il che favorisce un ambiente di sviluppo più innovativo.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo più alto, PyTorch mantiene un forte rating per la facilità d'uso. Gli utenti trovano entrambe le piattaforme efficaci, ma le caratteristiche complete di Vertex AI possono attrarre di più le aziende che cercano un supporto robusto durante l'intero ciclo di vita del ML.
- Gli utenti riportano che la qualità del supporto di Vertex AI è generalmente valutata più alta di quella di PyTorch, con molti che notano l'utilità del team di supporto nel risolvere rapidamente i problemi. Questo aspetto può essere cruciale per i team che richiedono assistenza affidabile durante i loro progetti ML.
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
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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
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
17
8.6
389
Facilità d'uso
8.6
18
8.2
400
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.1
322
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
149
Qualità del supporto
7.9
17
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
17
9.2
383
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
246
Sistema
Dati insufficienti
8.2
173
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
208
Dati insufficienti
7.9
181
Dati insufficienti
8.4
206
Dati insufficienti
8.5
209
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
167
Dati insufficienti
8.5
166
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
213
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
110
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
9.0
31
Dati insufficienti
8.7
32
Dati insufficienti
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.0
34
Dati insufficienti
7.7
31
Dati insufficienti
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.5
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.7
30
Dati insufficienti
8.3
32
Dati insufficienti
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
31
Dati insufficienti
8.5
31
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
68
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
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
9.0
24
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
Dati insufficienti
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.6
28
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
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
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
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
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?
3 Commenti
AO
Vertex AI è la piattaforma di machine learning gestita da Google Cloud. Viene utilizzata per costruire, addestrare e distribuire modelli di ML su larga...Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Commenti
AO
Cloud ML Engine (ora parte di Vertex AI) supporta framework e librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Questa flessibilità...Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
2 Commenti
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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