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TensorFlow und Vertex AI vergleichen 
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Kleinunternehmen (38.7% der Bewertungen)
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TensorFlow
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(126)4.5 von 5
Marktsegmente
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI mit einer Benutzerfreundlichkeitsbewertung von 8,3 punktet, was es für kleine Unternehmen zugänglicher macht, während TensorFlow mit einer Bewertung von 7,9 für seine steilere Lernkurve bekannt ist, insbesondere für diejenigen, die neu im Bereich des maschinellen Lernens sind.
- Rezensenten erwähnen, dass TensorFlow beim Modelltraining glänzt und eine Bewertung von 9,3 im Vergleich zu Vertex AIs 8,5 erhält. Benutzer schätzen die umfangreiche Dokumentation und Community-Unterstützung von TensorFlow, die komplexere Modellimplementierungen erleichtern.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI eine benutzerfreundlichere Drag-and-Drop-Oberfläche mit einer Bewertung von 8,0 bietet, während TensorFlows Bewertung von 7,3 darauf hinweist, dass seine Oberfläche für Benutzer, die eine schnelle Bereitstellung von Modellen suchen, möglicherweise nicht so intuitiv ist.
- Rezensenten sagen, dass TensorFlow Vertex AI in Bezug auf Skalierbarkeit übertrifft, mit einer Bewertung von 9,1 gegenüber 8,6. Benutzer berichten, dass TensorFlow größere Datensätze und komplexere Modelle effektiv verarbeiten kann, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen macht.
- Benutzer auf G2 erwähnen, dass TensorFlow eine überlegene Unterstützung für Deep-Learning-Anwendungen bietet, mit einer Bewertung von 9,3 im Vergleich zu Vertex AIs 8,5. Dies ist besonders vorteilhaft für Benutzer, die sich auf fortgeschrittene KI-Projekte konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass, obwohl beide Plattformen starke Fähigkeiten zur Verarbeitung natürlicher Sprache haben, TensorFlows Bewertung von 9,1 Vertex AIs 8,6 übertrifft, wobei Benutzer die robusten Bibliotheken und vorgefertigten Modelle von TensorFlow hervorheben, die NLP-Aufgaben vereinfachen.
TensorFlow vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden und zu verwalten. Jedoch bevorzugten Rezensenten die Einrichtung und das Geschäftemachen mit TensorFlow insgesamt.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TensorFlow den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TensorFlow.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TensorFlow gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
TensorFlow
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Neue Kunden erhalten 300 $ in kostenlosen Guthaben, um sie für Vertex AI auszugeben.
- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
Kostenlose Testversion
TensorFlow
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.2
111
8.6
346
Einfache Bedienung
7.9
113
8.3
353
Einfache Einrichtung
8.3
91
8.2
272
Einfache Verwaltung
7.8
37
8.0
143
Qualität der Unterstützung
8.7
99
8.2
325
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.3
34
8.2
137
Produktrichtung (% positiv)
9.3
109
9.2
338
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
61
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
26
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
8.7
97
8.4
175
system
8.6
66
8.3
136
8.9
65
8.2
138
8.0
56
7.9
133
Modellentwicklung
8.9
92
8.4
165
7.2
78
7.9
142
8.8
92
8.5
163
9.2
91
8.5
165
Modellentwicklung
9.1
65
8.4
131
8.9
66
8.5
133
9.0
65
8.4
131
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.1
89
8.3
163
9.0
85
8.5
159
8.9
83
8.3
158
9.4
92
8.3
141
Machine-/Deep-Learning-Dienste
9.0
64
8.4
134
8.7
60
8.5
131
8.8
58
8.3
129
9.3
63
8.4
130
Einsatz
8.5
77
8.3
157
8.7
85
8.3
158
9.0
85
8.6
157
Einsatz
8.5
57
8.3
129
8.7
61
8.3
130
8.8
62
8.4
131
Generative KI
7.2
6
8.2
67
6.9
6
8.5
67
7.5
6
8.2
68
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
18
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
51
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
16
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
16
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
TensorFlow und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
TensorFlow hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
TensorFlow
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Computersoftware
27.9%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
20.5%
forschung
8.2%
Computer- und Netzwerksicherheit
4.9%
Automotive
3.3%
Andere
35.2%
Computersoftware
16.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Einzelhandel
4.0%
Beratung
3.7%
Andere
54.9%
Hilfreichste Bewertungen
TensorFlow
Hilfreichste positive Bewertung
Navaneeth M.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Einfach zu beginnen. Das TensorFlow-Ökosystem bietet Unterstützungstools, um Daten effizient zu laden (TF Dataloaders), Modelle zu erstellen (Keras), sie zu optimieren (TF Lite) und bereitzustellen und zu überwachen (TFX), und es ist produktionsbereit.
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
TensorFlow ist mächtig, aber es ist schwieriger zu lernen. Ich war frustriert, als ich seinen komplizierten Code sah, und der andere Teil ist sein komplexes Debugging. Es war nicht einfach für mich, als ich Anfänger war.
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Hilfreichste kritische Bewertung
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Navaneeth M.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Einfach zu beginnen. Das TensorFlow-Ökosystem bietet Unterstützungstools, um Daten effizient zu laden (TF Dataloaders), Modelle zu erstellen (Keras), sie zu optimieren (TF Lite) und bereitzustellen und zu überwachen (TFX), und es ist produktionsbereit.
Verifizierter Benutzer in Gesundheit, Wellness und Fitness
Anzahl der enthaltenen Dinge und die allgemeinen Fähigkeiten. Eingebauter Test-Sandbox und Beispiele.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
TensorFlow ist mächtig, aber es ist schwieriger zu lernen. Ich war frustriert, als ich seinen komplizierten Code sah, und der andere Teil ist sein komplexes Debugging. Es war nicht einfach für mich, als ich Anfänger war.
Amit G.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Lernkurve: Die umfangreichen Fähigkeiten der Plattform können für neue Benutzer eine Lernkurve darstellen. Preiskomplexität: Benutzer müssen die Ressourcennutzung und Kosten überwachen, um unerwartete Ausgaben zu vermeiden. Abhängigkeit von Google...
Top-Alternativen
Diskussionen
Was ist TensorFlow und warum wird es verwendet?
2 Kommentare
PS
TensorFlow ist eine Open-Source-Bibliothek, die es Ihnen ermöglicht, verschiedene KI/ML/DL-Modelle zu erstellen.Mehr erfahren
TensorFlow hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
Welche Softwarebibliotheken unterstützt die Cloud-ML-Engine?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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