Comparar PyTorch e Vertex AI 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.9% das avaliações)
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
PyTorch
Classificação por Estrelas
(22)4.5 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.9% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PyTorchVertex AI
Classificação por Estrelas
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com usuários destacando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida de ML. Esta integração simplifica tarefas desde a preparação de dados até a implantação, tornando-o uma escolha preferida para aqueles que procuram uma solução tudo-em-um.
- Os usuários dizem que o PyTorch se destaca por seu design intuitivo, especialmente para desenvolvedores familiarizados com Python. O gráfico de computação dinâmico permite uma experimentação e depuração mais fáceis, o que muitos consideram benéfico para fins de pesquisa e desenvolvimento.
- Os revisores mencionam que a integração perfeita do Vertex AI com o Google Cloud melhora sua usabilidade, permitindo que os usuários gerenciem seus projetos de ML de forma mais eficiente. Este recurso é particularmente apreciado por aqueles que valorizam uma abordagem simplificada para o treinamento e implantação de modelos.
- De acordo com avaliações verificadas, o PyTorch é elogiado por sua natureza amigável, tornando conceitos complexos de aprendizado de máquina mais acessíveis. Os usuários apreciam a capacidade de experimentar e ajustar modelos em tempo real, o que promove um ambiente de desenvolvimento mais inovador.
- Os revisores do G2 destacam que, enquanto o Vertex AI tem uma pontuação geral de satisfação mais alta, o PyTorch mantém uma forte classificação por facilidade de uso. Os usuários acham ambas as plataformas eficazes, mas os recursos abrangentes do Vertex AI podem atrair mais empresas que buscam suporte robusto ao longo do ciclo de vida de ML.
- Os usuários relatam que a qualidade do suporte do Vertex AI é geralmente classificada como superior à do PyTorch, com muitos observando a utilidade da equipe de suporte na resolução rápida de problemas. Este aspecto pode ser crucial para equipes que necessitam de assistência confiável durante seus projetos de ML.
PyTorch vs Vertex AI
- Os revisores sentiram que PyTorch atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Vertex AI é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do PyTorch em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
PyTorch
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
PyTorch
Informação de teste não disponívelVertex AI
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
9.2
17
8.6
389
Facilidade de Uso
8.6
18
8.2
400
Facilidade de configuração
Não há dados suficientes
8.1
322
Facilidade de administração
Não há dados suficientes
7.9
149
Qualidade do Suporte
7.9
17
8.1
364
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
Não há dados suficientes
8.3
143
Direção de Produto (% positivo)
10.0
17
9.2
383
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.1
78
Dados insuficientes disponíveis
8.3
76
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.8
75
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
75
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.6
74
Dados insuficientes disponíveis
8.7
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.2
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
73
Dados insuficientes disponíveis
8.0
71
Dados insuficientes disponíveis
8.1
70
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.3
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
37
Dados insuficientes disponíveis
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
246
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
173
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
208
Dados insuficientes disponíveis
7.9
181
Dados insuficientes disponíveis
8.4
206
Dados insuficientes disponíveis
8.5
209
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
167
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.3
181
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
167
Dados insuficientes disponíveis
8.5
166
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
213
Dados insuficientes disponíveis
8.3
203
Dados insuficientes disponíveis
8.6
207
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
110
Dados insuficientes disponíveis
8.3
106
Dados insuficientes disponíveis
8.1
105
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
38
Dados insuficientes disponíveis
7.8
37
Dados insuficientes disponíveis
7.7
38
Dados insuficientes disponíveis
7.9
35
Dados insuficientes disponíveis
8.5
37
Dados insuficientes disponíveis
7.5
36
Dados insuficientes disponíveis
7.7
36
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.0
31
Dados insuficientes disponíveis
8.7
32
Dados insuficientes disponíveis
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.0
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
31
Dados insuficientes disponíveis
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.7
30
Dados insuficientes disponíveis
8.3
32
Dados insuficientes disponíveis
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
31
Dados insuficientes disponíveis
8.5
31
Rede Neural ArtificialOcultar 22 recursosMostrar 22 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Core Functionality - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Data Handling - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Performance - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Usability - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Advanced Features - Artificial Neural Network
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Rede Neural Artificial - AI Agente
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
68
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
24
Dados insuficientes disponíveis
9.0
24
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Dados insuficientes disponíveis
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.8
26
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
28
Dados insuficientes disponíveis
8.2
30
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
PyTorch e Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
PyTorch é categorizado como Rede Neural Artificial
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
PyTorch
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Programas de computador
28.6%
Pesquisa
14.3%
Telecomunicações
9.5%
Tecnologia da informação e serviços
9.5%
Automóvel
9.5%
Outro
28.6%
Programas de computador
17.9%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Serviços financeiros
6.8%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.3%
Outro
54.1%
Principais Alternativas
Discussões
Você usa Pytorch para? (por exemplo, PLN, visão computacional, aprendizado por reforço, etc)
1 Comentário
IB
Todos os paradigmas para DeepLearning são suportados para desenvolvimento pelo PyTorch.Leia mais
O que você pode fazer com o PyTorch?
1 Comentário
AG
PyTorch é usado principalmente para treinar grandes modelos de ML/DL.Leia mais
PyTorch não possui mais discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
3 Comentários
AO
Vertex AI é a plataforma de aprendizado de máquina gerenciada do Google Cloud. É usada para construir, treinar e implantar modelos de ML em escala. Ela...Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
3 Comentários
AO
O Cloud ML Engine (agora parte do Vertex AI) suporta frameworks e bibliotecas de ML populares, como TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Essa...Leia mais
What is Google AI platform?
2 Comentários
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais
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