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Comparar Red Hat OpenShift Data Science e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Mercado médio (44.0% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Red Hat OpenShift Data Science
Classificação por Estrelas
(25)4.4 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (44.0% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Red Hat OpenShift Data ScienceVertex 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 se destaca em Alta Disponibilidade de IA com uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam que contribui para uma infraestrutura mais confiável para implantar modelos de aprendizado de máquina em comparação com o Red Hat OpenShift Data Science, que obteve 8,5 nessa área.
- Os revisores mencionam que o Red Hat OpenShift Data Science oferece suporte linguístico superior com uma pontuação de 9,1, enquanto o Vertex AI obteve 8,3, indicando que os usuários consideram as capacidades do Red Hat mais robustas para aplicações multilíngues.
- Os usuários do G2 destacam que a Velocidade de Inferência de IA do Vertex AI, avaliada em 8,6, é uma vantagem significativa, pois permite previsões de modelo mais rápidas, enquanto o desempenho do Red Hat OpenShift Data Science nessa área é ligeiramente inferior, com 8,5.
- Os usuários no G2 relatam que o Red Hat OpenShift Data Science se destaca em suas capacidades de Ingestão e Manipulação de Dados, com uma pontuação de 8,9, o que os revisores dizem que facilita a preparação de dados para análise em comparação com a pontuação de 8,3 do Vertex AI.
- Os revisores mencionam que as capacidades de Treinamento de Modelos do Vertex AI, avaliadas em 8,5, são altamente valorizadas, mas o Red Hat OpenShift Data Science supera com uma pontuação de 8,6, indicando uma preferência por seus recursos de treinamento entre os usuários.
- Os usuários dizem que os recursos de Monitoramento do Red Hat OpenShift Data Science, com uma pontuação de 8,5, proporcionam melhor supervisão do desempenho do modelo, enquanto a pontuação de 8,6 do Vertex AI sugere que ele ainda oferece um monitoramento sólido, mas pode não ser tão abrangente.
Red Hat OpenShift Data Science vs Vertex AI
- Os revisores sentiram que Red Hat OpenShift Data Science atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Red Hat OpenShift Data Science é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Red Hat OpenShift Data Science em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Red Hat OpenShift Data Science
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
Red Hat OpenShift Data Science
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.8
23
8.6
359
Facilidade de Uso
8.5
23
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
8.6
21
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
23
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
8.6
23
8.2
214
Sistema
8.9
22
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
8.8
23
8.4
202
8.8
23
7.9
179
8.7
23
8.4
200
8.6
23
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
8.8
23
8.2
165
Serviços de Máquina/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
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.6
20
8.5
165
8.7
21
8.4
163
Implantação
8.6
22
8.2
193
8.8
22
8.3
194
8.5
22
8.5
193
IA generativa
8.3
5
8.3
102
8.7
5
8.2
102
8.7
5
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
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
8.9
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
Red Hat OpenShift Data Science e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Red Hat OpenShift Data Science não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Red Hat OpenShift Data Science
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
Pesquisa de mercado
32.0%
Marketing e Publicidade
20.0%
Tecnologia da informação e serviços
8.0%
Programas de computador
8.0%
Transporte/Caminhões/Ferrovia
4.0%
Outro
28.0%
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
Red Hat OpenShift Data Science não possui 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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