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Confronta Red Hat OpenShift Data Science e Vertex AI 
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Segmenti di Mercato
Mercato Medio (44.0% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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Red Hat OpenShift Data Science
Valutazione a Stelle
(25)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (44.0% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Red Hat OpenShift Data ScienceVertex AI
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Pros & Cons
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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 eccelle nell'Alta Disponibilità AI con un punteggio di 9.2, che i revisori menzionano contribuisce a un'infrastruttura più affidabile per il deployment di modelli di machine learning rispetto a Red Hat OpenShift Data Science, che ha ottenuto un punteggio di 8.5 in quest'area.
- I revisori menzionano che Red Hat OpenShift Data Science offre un supporto linguistico superiore con un punteggio di 9.1, mentre Vertex AI ha ottenuto un punteggio di 8.3, indicando che gli utenti trovano le capacità di Red Hat più robuste per applicazioni multilingue.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la velocità di inferenza AI di Vertex AI, valutata a 8.6, è un vantaggio significativo, poiché consente previsioni di modelli più rapide, mentre le prestazioni di Red Hat OpenShift Data Science in quest'area sono leggermente inferiori a 8.5.
- Gli utenti su G2 segnalano che Red Hat OpenShift Data Science brilla nelle sue capacità di Ingestione e Manipolazione dei Dati, ottenendo un punteggio di 8.9, che i revisori dicono renda più facile preparare i dati per l'analisi rispetto al punteggio di 8.3 di Vertex AI.
- I revisori menzionano che le capacità di Addestramento Modelli di Vertex AI, valutate a 8.5, sono molto apprezzate, ma Red Hat OpenShift Data Science supera con un punteggio di 8.6, indicando una preferenza per le sue caratteristiche di addestramento tra gli utenti.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di Monitoraggio di Red Hat OpenShift Data Science, con un punteggio di 8.5, forniscono una migliore supervisione delle prestazioni del modello, mentre il punteggio di 8.6 di Vertex AI suggerisce che offre ancora un monitoraggio solido ma potrebbe non essere altrettanto completo.
Red Hat OpenShift Data Science vs Vertex AI
- I revisori hanno ritenuto che Red Hat OpenShift Data Science 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 Red Hat OpenShift Data Science sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Red Hat OpenShift Data Science rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Red Hat OpenShift Data Science
Nessun prezzo disponibileVertex AI
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- 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
Red Hat OpenShift Data Science
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.8
23
8.6
359
Facilità d'uso
8.5
23
8.2
368
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.1
291
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
141
Qualità del supporto
8.6
21
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
23
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
8.6
23
8.2
214
Sistema
8.9
22
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.8
23
8.4
202
8.8
23
7.9
179
8.7
23
8.4
200
8.6
23
8.5
202
Sviluppo del modello
8.8
23
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
22
8.2
200
8.3
20
8.4
196
8.6
20
8.2
195
8.3
20
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.6
20
8.5
165
8.7
21
8.4
163
Distribuzione
8.6
22
8.2
193
8.8
22
8.3
194
8.5
22
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
5
8.3
102
8.7
5
8.2
102
8.7
5
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
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
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
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
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
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
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
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
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
Red Hat OpenShift Data Science e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Red Hat OpenShift Data Science non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Red Hat OpenShift Data Science
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
Ricerca di Mercato
32.0%
Marketing e Pubblicità
20.0%
Tecnologia dell'informazione e servizi
8.0%
Software per computer
8.0%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
4.0%
Altro
28.0%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.4%
Alternative
Discussioni
Red Hat OpenShift Data Science non ha discussioni con risposte
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
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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?
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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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