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Comparar PyTorch e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.9% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% 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
(592)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI oferece uma integração sólida com os serviços do Google Cloud, tornando-o uma ótima escolha para empresas que já utilizam o ecossistema do Google, enquanto o PyTorch é elogiado por sua flexibilidade e amplo suporte da comunidade, especialmente em ambientes de pesquisa.
- Os revisores mencionam que a facilidade de uso do Vertex AI é ligeiramente inferior à do PyTorch, com pontuações de 8,2 em comparação com 8,6, indicando que, embora o Vertex AI seja amigável ao usuário, o PyTorch pode proporcionar uma experiência mais intuitiva para desenvolvedores familiarizados com frameworks de aprendizado de máquina.
- Usuários do G2 destacam que o Vertex AI tem um sistema de suporte forte, com uma pontuação de 8,2 em qualidade de suporte, enquanto o PyTorch, com uma pontuação de 7,9, pode não oferecer o mesmo nível de suporte dedicado, o que pode ser crucial para empresas que precisam de resoluções rápidas.
- Usuários no G2 relatam que o Vertex AI tem uma pontuação mais alta em atender aos requisitos (8,6) em comparação com o PyTorch (9,3), sugerindo que o PyTorch pode atender melhor a necessidades avançadas específicas, especialmente para aqueles focados em projetos de aprendizado profundo.
- Os revisores mencionam que a direção do produto do Vertex AI é avaliada positivamente em 9,1, mas o PyTorch se destaca com uma pontuação perfeita de 10,0, indicando um forte compromisso com a inovação e o feedback dos usuários em seu roteiro de desenvolvimento.
- Os usuários dizem que, embora ambos os produtos atendam a pequenas empresas, o PyTorch tem uma presença de mercado ligeiramente maior (45,0% das avaliações) em comparação com o Vertex AI (38,0%), sugerindo um apelo mais amplo entre pequenas empresas que buscam soluções de aprendizado de máquina.
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
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.2
17
8.6
359
Facilidade de Uso
8.6
18
8.2
368
Facilidade de configuração
Não há dados suficientes
8.1
291
Facilidade de administração
Não há dados suficientes
7.9
141
Qualidade do Suporte
7.9
17
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
Não há dados suficientes
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
10.0
17
9.2
353
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.1
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.8
70
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
73
Dados insuficientes disponíveis
8.3
72
Dados insuficientes disponíveis
8.4
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.7
69
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
69
Dados insuficientes disponíveis
8.0
69
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
68
Dados insuficientes disponíveis
8.4
69
Dados insuficientes disponíveis
8.3
68
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
214
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.4
202
Dados insuficientes disponíveis
7.9
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
200
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.4
196
Dados insuficientes disponíveis
8.2
195
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
165
Dados insuficientes disponíveis
8.4
163
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.2
193
Dados insuficientes disponíveis
8.3
194
Dados insuficientes disponíveis
8.5
193
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.2
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
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
67
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
23
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
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
9.2
22
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
22
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
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
8.5
27
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
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
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
17.5%
Tecnologia da informação e serviços
13.9%
Serviços financeiros
7.0%
Varejo
3.8%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.4%
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?
2 Comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 Comentário
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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