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Vistazo
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Pequeña empresa (50.8% de las reseñas)
Pequeña empresa (38.7% de las reseñas)
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TensorFlow
Calificación Estelar
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Calificación Estelar
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI destaca en facilidad de uso con una puntuación de 8.3, lo que lo hace más accesible para pequeñas empresas, mientras que TensorFlow, con una puntuación de 7.9, se destaca por tener una curva de aprendizaje más pronunciada, especialmente para aquellos nuevos en el aprendizaje automático.
- Los revisores mencionan que TensorFlow brilla en el entrenamiento de modelos, obteniendo una puntuación de 9.3 en comparación con el 8.5 de Vertex AI. Los usuarios aprecian la extensa documentación y el soporte comunitario de TensorFlow, que facilitan implementaciones de modelos más complejas.
- Los usuarios de G2 destacan que Vertex AI ofrece una interfaz más amigable de arrastrar y soltar con una puntuación de 8.0, mientras que la puntuación de 7.3 de TensorFlow indica que su interfaz puede no ser tan intuitiva para los usuarios que buscan un despliegue rápido de modelos.
- Los revisores dicen que TensorFlow supera a Vertex AI en escalabilidad, con una puntuación de 9.1 frente a 8.6. Los usuarios informan que TensorFlow puede manejar conjuntos de datos más grandes y modelos más complejos de manera efectiva, lo que lo convierte en una opción preferida para las empresas.
- Los usuarios en G2 mencionan que TensorFlow proporciona un soporte superior para aplicaciones de aprendizaje profundo, obteniendo una puntuación de 9.3 en comparación con el 8.5 de Vertex AI. Esto es particularmente beneficioso para los usuarios enfocados en proyectos avanzados de IA.
- Los revisores mencionan que, si bien ambas plataformas tienen fuertes capacidades de procesamiento de lenguaje natural, la puntuación de 9.1 de TensorFlow supera al 8.6 de Vertex AI, con usuarios que destacan las robustas bibliotecas y modelos preconstruidos de TensorFlow que simplifican las tareas de PLN.
TensorFlow vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Vertex AI es más fácil de usar y administrar. Sin embargo, prefirieron la facilidad de configuración y hacer negocios en general con TensorFlow.
- Los revisores consideraron que TensorFlow satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que TensorFlow es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de TensorFlow sobre Vertex AI.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
TensorFlow
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- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
TensorFlow
No hay información de prueba disponibleVertex AI
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Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.2
111
8.6
346
Facilidad de uso
7.9
113
8.3
353
Facilidad de configuración
8.3
91
8.2
272
Facilidad de administración
7.8
37
8.0
143
Calidad del soporte
8.7
99
8.2
325
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.3
34
8.2
137
Dirección del producto (% positivo)
9.3
109
9.2
338
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.4
70
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
64
No hay suficientes datos disponibles
8.2
65
No hay suficientes datos disponibles
8.4
65
No hay suficientes datos disponibles
8.4
61
No hay suficientes datos disponibles
8.8
61
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.5
65
No hay suficientes datos disponibles
8.3
64
No hay suficientes datos disponibles
8.4
63
No hay suficientes datos disponibles
8.5
63
No hay suficientes datos disponibles
8.8
61
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.4
61
No hay suficientes datos disponibles
8.5
60
No hay suficientes datos disponibles
8.1
61
No hay suficientes datos disponibles
8.2
61
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.3
61
No hay suficientes datos disponibles
8.5
62
No hay suficientes datos disponibles
8.5
62
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
60
No hay suficientes datos disponibles
8.5
61
No hay suficientes datos disponibles
8.4
60
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
26
No hay suficientes datos disponibles
8.5
26
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 34 característicasMostrar 34 características
8.7
97
8.4
175
Sistema
8.6
66
8.3
136
8.9
65
8.2
138
8.0
56
7.9
133
Desarrollo de modelos
8.9
92
8.4
165
7.2
78
7.9
142
8.8
92
8.5
163
9.2
91
8.5
165
Desarrollo de modelos
9.1
65
8.4
131
8.9
66
8.5
133
9.0
65
8.4
131
Servicios de aprendizaje automático/profundo
9.1
89
8.3
163
9.0
85
8.5
159
8.9
83
8.3
158
9.4
92
8.3
141
Servicios de aprendizaje automático/profundo
9.0
64
8.4
134
8.7
60
8.5
131
8.8
58
8.3
129
9.3
63
8.4
130
Despliegue
8.5
77
8.3
157
8.7
85
8.3
158
9.0
85
8.6
157
Despliegue
8.5
57
8.3
129
8.7
61
8.3
130
8.8
62
8.4
131
IA generativa
7.2
6
8.2
67
6.9
6
8.5
67
7.5
6
8.2
68
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.5
18
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
9.2
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.1
18
No hay suficientes datos disponibles
8.1
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.6
18
No hay suficientes datos disponibles
8.2
18
No hay suficientes datos disponibles
8.7
18
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.8
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
No hay suficientes datos disponibles
9.3
18
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.5
18
No hay suficientes datos disponibles
8.4
18
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.6
52
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.6
52
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.6
51
No hay suficientes datos disponibles
8.4
50
No hay suficientes datos disponibles
8.8
51
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
16
No hay suficientes datos disponibles
8.8
16
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
16
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
16
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
16
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
16
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
16
No hay suficientes datos disponibles
8.4
16
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
15
No hay suficientes datos disponibles
9.2
15
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
16
No hay suficientes datos disponibles
8.8
16
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
16
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.5
17
No hay suficientes datos disponibles
7.5
17
No hay suficientes datos disponibles
8.2
16
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.9
17
No hay suficientes datos disponibles
6.8
17
No hay suficientes datos disponibles
8.3
16
No hay suficientes datos disponibles
6.8
17
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.6
16
No hay suficientes datos disponibles
7.8
17
No hay suficientes datos disponibles
7.9
17
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.8
17
No hay suficientes datos disponibles
7.8
17
No hay suficientes datos disponibles
8.1
17
No hay suficientes datos disponibles
7.5
17
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
TensorFlow y Vertex AI está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
TensorFlow no tiene categorías únicas
Vertex AI está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, Plataformas de MLOps, Aprendizaje Automático, y Constructores de Agentes de IA
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
TensorFlow
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Vertex AI
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Software informático
27.9%
Tecnología de la Información y Servicios
20.5%
Investigación
8.2%
Seguridad informática y de redes
4.9%
Automotriz
3.3%
Otro
35.2%
Software informático
16.4%
Tecnología de la Información y Servicios
14.3%
Servicios financieros
6.7%
venta al por menor
4.0%
Consultoría
3.7%
Otro
54.9%
Reseñas más útiles
TensorFlow
Reseña favorable más útil
Usuario verificado en Semiconductores
Plataforma muy poderosa con Keras y otras bibliotecas de ml/dl. TFRecord es una forma muy eficiente de manejar/almacenar datos.
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
TensorFlow es poderoso pero es más difícil de aprender. Me frustré cuando vi su código complicado y la otra parte es su depuración compleja. No fue fácil para mí cuando era principiante.
Vertex AI
Reseña favorable más útil
Rehan T.
Usuario verificado en Diseño
Vertex AI es genial porque es todo en uno. Puedes hacer todo para el aprendizaje automático en un solo lugar, lo que lo hace fácil. Puede manejar grandes tareas sin ningún problema. También ayuda mucho al hacer parte del trabajo difícil por ti, como...
Reseña crítica más útil
Usuario verificado en Petróleo y energía
la falta de documentación. tienes que adivinar el concepto de operación, ir constantemente a la ayuda en la línea de comandos para explorar lo que está disponible..... el empaquetado de tu código es molesto de hacer las dos primeras veces ya que tienes que...
Usuario verificado en Semiconductores
Plataforma muy poderosa con Keras y otras bibliotecas de ml/dl. TFRecord es una forma muy eficiente de manejar/almacenar datos.
Rehan T.
Usuario verificado en Diseño
Vertex AI es genial porque es todo en uno. Puedes hacer todo para el aprendizaje automático en un solo lugar, lo que lo hace fácil. Puede manejar grandes tareas sin ningún problema. También ayuda mucho al hacer parte del trabajo difícil por ti, como...
Usuario verificado en Tecnología de la información y servicios
TensorFlow es poderoso pero es más difícil de aprender. Me frustré cuando vi su código complicado y la otra parte es su depuración compleja. No fue fácil para mí cuando era principiante.
Usuario verificado en Petróleo y energía
la falta de documentación. tienes que adivinar el concepto de operación, ir constantemente a la ayuda en la línea de comandos para explorar lo que está disponible..... el empaquetado de tu código es molesto de hacer las dos primeras veces ya que tienes que...
Principales Alternativas
Discusiones
¿Qué es TensorFlow y por qué se utiliza?
2 comentarios
PS
TensorFlow es una biblioteca de código abierto que te permite generar varios modelos de IA/ML/DL.Leer más
TensorFlow no tiene más discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
2 comentarios
KS
La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
¿Qué bibliotecas de software admite el motor de ML en la nube?
2 comentarios
JP
Está apoyando aproximadamente todas las bibliotecas de tendencia.Leer más
What is Google AI platform?
1 comentario
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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