Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now

Top 10 PyTorch Alternativen & Wettbewerber

(22)4.5 von 5

Entdecken Sie die besten Alternativen zu PyTorch für Benutzer, die neue Softwarefunktionen benötigen oder verschiedene Lösungen ausprobieren möchten. Andere wichtige Faktoren, die bei der Recherche von Alternativen zu PyTorch zu berücksichtigen sind, beinhalten Benutzerfreundlichkeit und Zuverlässigkeit. Die beste Gesamtalternative zu PyTorch ist SAS Viya. Andere ähnliche Apps wie PyTorch sind Vertex AI, Demandbase One, Phrase Localization Platform, und DigitalOcean. PyTorch Alternativen finden Sie in Maschinelles Lernsoftware, aber sie könnten auch in Analyseplattformen oder Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen sein.

Weniger anzeigen

Beste kostenpflichtige & kostenlose Alternativen zu PyTorch

SAS Viya
Vertex AI
Demandbase One
Phrase Localization Platform
DigitalOcean
SAP HANA Cloud
Spotfire Analytics
Prolific

Top 10 Alternativen zu PyTorch kürzlich von der G2-Community überprüft

Untenstehende Optionen durchsuchen. Basierend auf Bewertungsdaten können Sie sehen, wie PyTorch im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet, Bewertungen von aktuellen und früheren Benutzern in Branchen wie Computersoftware, Automobil, und Finanzdienstleistungen überprüfen und das beste Produkt für Ihr Unternehmen finden.

SAS Viya

Von SAS Institute Inc.

4.3/5

(499)

Product Description

Als cloud-natives KI-, Analyse- und Datenmanagement-Plattform ermöglicht SAS Viya eine kosteneffiziente Skalierung, steigert die Produktivität und fördert schnellere Innovationen, unterstützt durch Vertrauen und Transparenz. SAS Viya ermöglicht die Integration von Teams und Technologien, sodass alle Benutzer erfolgreich zusammenarbeiten können, um kritische Fragen in präzise Entscheidungen umzuwandeln.

Rezensenten sagen im Vergleich zu PyTorch, dass SAS Viya ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit PyTorch:

Von Google

Product Description

Vertex AI ist eine verwaltete Plattform für maschinelles Lernen (ML), die Ihnen hilft, ML-Modelle schneller und einfacher zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie umfasst eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow sowie eine Vielzahl von Tools und Diensten, die Sie bei jedem Schritt des Prozesses unterstützen. Vertex AI Workbench ist eine cloudbasierte IDE, die in Vertex AI enthalten ist. Sie erleichtert die Entwicklung und das Debuggen von ML-Code. Sie bietet eine Vielzahl von Funktionen, die Sie bei Ihrem ML-Workflow unterstützen, wie z.B. Codevervollständigung, Linting und Debugging. Vertex AI und Vertex AI Workbench sind eine leistungsstarke Kombination, die Ihnen helfen kann, Ihre ML-Entwicklung zu beschleunigen. Mit Vertex AI können Sie sich auf den Aufbau und das Training Ihrer Modelle konzentrieren, während Vertex AI Workbench den Rest übernimmt. Dies gibt Ihnen die Freiheit, produktiver und kreativer zu sein, und hilft Ihnen, Ihre Modelle schneller in die Produktion zu bringen. Wenn Sie nach einer leistungsstarken und benutzerfreundlichen ML-Plattform suchen, ist Vertex AI eine großartige Option. Mit Vertex AI können Sie ML-Modelle schneller und einfacher als je zuvor erstellen, trainieren und bereitstellen.

Rezensenten sagen im Vergleich zu PyTorch, dass Vertex AI ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit PyTorch:

Von Demandbase

Product Description

Die größten und am schnellsten wachsenden Unternehmen der Welt verlassen sich auf Demandbase, um ihre ABM- und ABX-Strategien voranzutreiben und ihre Go-to-Market-Leistung zu maximieren. Mit der Demandbase ABX Cloud, angetrieben durch unsere Account Intelligence, haben Sie eine Plattform, um Ihre 1st- und 3rd-Party-Daten für eine einheitliche Sicht auf das Konto zu verbinden, was es den Umsatzteams erleichtert, während der gesamten Kaufreise, vom Interessenten bis zum Kunden, koordiniert zu bleiben.

Rezensenten sagen im Vergleich zu PyTorch, dass Demandbase One ist:

Teurer

Besser bei der unterstützung

Gemeinsame Kategorien mit PyTorch:

Maschinelles Lernen