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TensorFlow
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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 per facilità d'uso con un punteggio di 8.3, rendendolo più accessibile per le piccole imprese, mentre TensorFlow, con un punteggio di 7.9, è noto per avere una curva di apprendimento più ripida, in particolare per coloro che sono nuovi al machine learning.
- I revisori menzionano che TensorFlow brilla nell'addestramento dei modelli, ottenendo un punteggio di 9.3 rispetto all'8.5 di Vertex AI. Gli utenti apprezzano la documentazione estesa e il supporto della comunità di TensorFlow, che facilitano implementazioni di modelli più complessi.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI offre un'interfaccia drag-and-drop più user-friendly con un punteggio di 8.0, mentre il punteggio di 7.3 di TensorFlow indica che la sua interfaccia potrebbe non essere così intuitiva per gli utenti che cercano un rapido deployment dei modelli.
- I revisori dicono che TensorFlow supera Vertex AI in scalabilità, con un punteggio di 9.1 contro 8.6. Gli utenti segnalano che TensorFlow può gestire set di dati più grandi e modelli più complessi in modo efficace, rendendolo una scelta preferita per le imprese.
- Gli utenti su G2 menzionano che TensorFlow fornisce un supporto superiore per le applicazioni di deep learning, con un punteggio di 9.3 rispetto all'8.5 di Vertex AI. Questo è particolarmente vantaggioso per gli utenti focalizzati su progetti avanzati di intelligenza artificiale.
- I revisori menzionano che, sebbene entrambe le piattaforme abbiano forti capacità di elaborazione del linguaggio naturale, il punteggio di 9.1 di TensorFlow supera l'8.6 di Vertex AI, con gli utenti che notano le robuste librerie e i modelli pre-costruiti di TensorFlow che semplificano i compiti di NLP.
TensorFlow vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare. Tuttavia, i revisori hanno ritenuto che TensorFlow sia più facile da configurare e fare affari in generale. Entrambi i prodotti erano ugualmente facili da amministrare.
- I revisori hanno ritenuto che TensorFlow 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 TensorFlow sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di TensorFlow rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
TensorFlow
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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
TensorFlow
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.2
117
8.6
359
Facilità d'uso
8.0
120
8.2
368
Facilità di installazione
8.3
98
8.1
291
Facilità di amministrazione
7.9
39
7.9
142
Qualità del supporto
8.7
104
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
8.3
36
8.2
136
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
115
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
8.4
102
8.2
214
Sistema
8.6
70
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.9
96
8.5
202
7.2
82
7.9
179
8.8
96
8.4
200
9.2
95
8.5
202
Sviluppo del modello
9.0
69
8.3
165
Servizi di Machine/Deep Learning
9.1
93
8.2
200
9.0
88
8.4
196
8.8
86
8.2
195
9.4
95
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.7
64
8.5
165
9.2
67
8.5
163
Distribuzione
8.5
80
8.2
193
8.7
89
8.3
194
9.0
89
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.0
11
8.3
102
7.7
11
8.3
102
8.0
11
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
7.3
5
8.1
34
7.3
5
7.9
34
8.0
5
7.7
34
8.7
5
7.9
34
8.3
5
8.5
34
7.0
5
7.8
34
7.7
5
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
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
TensorFlow e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
TensorFlow non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
TensorFlow
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
27.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
20.2%
Ricerca
7.8%
Sicurezza Informatica e di Rete
4.7%
Gestione dell'Istruzione
3.1%
Altro
36.4%
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
Cos'è TensorFlow e perché viene utilizzato?
2 Commenti
PS
TensorFlow è una libreria open-source che ti permette di generare vari modelli AI/ML/DL.Leggi di più
TensorFlow 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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