Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
- Accueil
- ...
- Logiciel d'opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
- IBM watsonx.ai
- Red Hat OpenShift Data Science
- IBM watsonx.ai-vs-Red Hat OpenShift Data Science
Comparer IBM watsonx.aietRed Hat OpenShift Data Science 
En un coup d'œil
Segments de marché
Petite entreprise (37.8% des avis)
Marché intermédiaire (44.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Aucun tarif disponible
IBM watsonx.ai
Note
(79)4.5 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (37.8% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
Essai gratuit disponible
En savoir plus sur IBM watsonx.aiRed Hat OpenShift Data Science
Note
(25)4.4 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (44.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Aucun tarif disponible
En savoir plus sur Red Hat OpenShift Data ScienceRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Red Hat OpenShift Data Science excelle en Flexibilité Linguistique avec un score de 9,0, permettant une gamme diversifiée de langages de programmation, tandis qu'IBM watsonx.ai, bien que solide, obtient un score légèrement inférieur de 8,8. Les examinateurs mentionnent que cette flexibilité est cruciale pour les équipes travaillant avec plusieurs langages.
- Les examinateurs mentionnent qu'IBM watsonx.ai brille en Facilité d'Utilisation avec un score de 9,1 par rapport aux 8,5 de Red Hat OpenShift Data Science. Les utilisateurs sur G2 apprécient l'interface intuitive d'IBM watsonx.ai, qui simplifie le processus d'intégration pour les nouveaux utilisateurs.
- Les utilisateurs de G2 soulignent que Red Hat OpenShift Data Science offre des capacités supérieures d'Ingestion et Manipulation de Données, avec un score de 8,9, ce que les examinateurs disent être essentiel pour gérer efficacement de grands ensembles de données. En revanche, IBM watsonx.ai obtient un score de 8,2, indiquant une marge d'amélioration dans ce domaine.
- Les utilisateurs disent qu'IBM watsonx.ai fournit de meilleures fonctionnalités de Formation de Modèles, avec un score de 8,5, ce que les examinateurs mentionnent inclure des algorithmes préconstruits robustes qui simplifient le processus de formation. Red Hat OpenShift Data Science obtient un score de 8,6, mais les utilisateurs estiment qu'il manque certaines des fonctionnalités avancées présentes dans l'offre d'IBM.
- Les examinateurs mentionnent que Red Hat OpenShift Data Science a un fort accent sur la Scalabilité, avec un score de 9,0, ce que les utilisateurs rapportent être bénéfique pour les entreprises en croissance. IBM watsonx.ai obtient également un bon score de 8,5, mais les utilisateurs estiment que la plateforme de Red Hat est plus adaptable à l'augmentation des charges de travail.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent qu'IBM watsonx.ai excelle en Qualité du Support, avec un score de 8,8, ce que les examinateurs disent être soutenu par un service client réactif et une documentation étendue. Red Hat OpenShift Data Science obtient un score légèrement inférieur de 8,6, indiquant que bien que le support soit bon, il pourrait ne pas être aussi complet que celui d'IBM.
IBM watsonx.ai vs Red Hat OpenShift Data Science
- Les évaluateurs ont estimé que IBM watsonx.ai répond mieux aux besoins de leur entreprise que Red Hat OpenShift Data Science.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que IBM watsonx.ai est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Red Hat OpenShift Data Science à IBM watsonx.ai.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
IBM watsonx.ai
Aucun tarif disponibleRed Hat OpenShift Data Science
Aucun tarif disponibleEssai gratuit
IBM watsonx.ai
Essai gratuit disponible
Red Hat OpenShift Data Science
Aucune information sur l'essai disponibleÉvaluations
Répond aux exigences
8.9
63
8.8
23
Facilité d’utilisation
9.1
72
8.5
23
Facilité d’installation
9.1
64
Pas assez de données
Facilité d’administration
8.6
32
Pas assez de données
Qualité du service client
8.8
62
8.6
21
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.9
32
Pas assez de données
Orientation du produit (% positif)
9.8
63
10.0
23
Fonctionnalités
déploiement
9.2
8
Pas assez de données disponibles
8.3
8
Pas assez de données disponibles
8.1
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
déploiement
9.2
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
8.3
8
Pas assez de données disponibles
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.6
8
Pas assez de données disponibles
management
8.3
8
Pas assez de données disponibles
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
Opérations
9.0
8
Pas assez de données disponibles
8.5
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
management
8.5
8
Pas assez de données disponibles
9.0
7
Pas assez de données disponibles
8.6
7
Pas assez de données disponibles
IA générative
9.2
8
Pas assez de données disponibles
9.4
8
Pas assez de données disponibles
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 34 fonctionnalitésAfficher 34 fonctionnalités
8.5
32
8.7
23
Système
8.3
28
8.9
22
8.8
29
9.1
23
8.2
29
8.7
23
Développement de modèles
8.6
29
8.8
23
8.2
29
8.8
23
8.7
28
8.7
23
8.3
29
8.6
23
Développement de modèles
8.6
29
8.5
22
8.6
29
8.6
22
8.4
29
8.8
23
Services d’apprentissage automatique/profond
Fonction non disponible
8.5
22
8.9
29
8.3
20
8.6
29
8.6
20
8.1
29
8.3
20
Services d’apprentissage automatique/profond
Fonction non disponible
8.8
22
8.4
29
8.6
20
8.7
29
8.6
20
8.7
29
8.7
21
déploiement
8.2
29
8.6
22
8.6
29
8.8
22
8.6
29
8.5
22
déploiement
8.5
28
8.8
23
8.8
28
8.7
23
8.6
28
8.6
23
IA générative
8.8
28
8.3
5
8.8
28
8.7
5
Fonction non disponible
8.7
5
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Type de données
9.2
11
Pas assez de données disponibles
Fonction non disponible
Pas assez de données disponibles
8.8
10
Pas assez de données disponibles
Type de synthèse
9.2
10
Pas assez de données disponibles
9.2
10
Pas assez de données disponibles
Transformation des données
8.8
10
Pas assez de données disponibles
9.7
10
Pas assez de données disponibles
9.7
10
Pas assez de données disponibles
9.2
10
Pas assez de données disponibles
9.2
10
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de création de contenu IAMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Génération de contenu - Plateformes de création de contenu IA
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Plateformes de création de contenu IA - Gestion
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
9.2
19
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
8.9
18
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
9.1
19
Pas assez de données disponibles
9.1
19
Pas assez de données disponibles
9.1
18
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
IBM watsonx.aietRed Hat OpenShift Data Science est catégorisé comme Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Catégories uniques
Red Hat OpenShift Data Science n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
IBM watsonx.ai
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Red Hat OpenShift Data Science
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Technologies et services d’information
21.6%
Logiciels informatiques
12.2%
Marketing et publicité
8.1%
Recherche de marché
8.1%
Consultation
5.4%
Autre
44.6%
Recherche de marché
32.0%
Marketing et publicité
20.0%
Technologies et services d’information
8.0%
Logiciels informatiques
8.0%
Transport/Camionnage/Chemin de fer
4.0%
Autre
28.0%
Avis les plus utiles
IBM watsonx.ai
Avis favorable le plus utile
Rizwan A.
Utilisateur vérifié à Sécurité informatique et réseau
Il collabore avec divers outils d'IA générative et peut être déployé dans un environnement hybride.
Avis critique le plus utile
Utilisateur vérifié à Conseil
En ce qui concerne l'intégration, l'exécution de wx.ai dans un notebook Python est encore très lente par rapport à l'hébergement local d'un LLM. La construction de modèles plus complexes et l'ajout de la gouvernance à l'équation rendent l'interface moins...
Red Hat OpenShift Data Science
Avis favorable le plus utile
Utilisateur vérifié à Automobile
Open source, pas de verrouillage par le fournisseur et c'est aussi une plateforme très sécurisée.
Avis critique le plus utile
Rizwan A.
Utilisateur vérifié à Sécurité informatique et réseau
Il collabore avec divers outils d'IA générative et peut être déployé dans un environnement hybride.
Utilisateur vérifié à Automobile
Open source, pas de verrouillage par le fournisseur et c'est aussi une plateforme très sécurisée.
Utilisateur vérifié à Conseil
En ce qui concerne l'intégration, l'exécution de wx.ai dans un notebook Python est encore très lente par rapport à l'hébergement local d'un LLM. La construction de modèles plus complexes et l'ajout de la gouvernance à l'équation rendent l'interface moins...
Meilleures alternatives
Discussions
IBM watsonx.ai n'a aucune discussion avec des réponses
Red Hat OpenShift Data Science n'a aucune discussion avec des réponses
À la recherche de informations sur les logiciels ?
Avec plus de 2,5 millions d'avis, nous pouvons fournir les détails spécifiques qui vous aident à prendre une décision d'achat de logiciel éclairée pour votre entreprise. Trouver le bon produit est important, laissez-nous vous aider.
ou continuer avec
En continuant, vous acceptez nos Conditions d'utilisation et Politique de confidentialité
