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Marktsegmente
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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ClearML
Sternebewertung
(13)4.7 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (53.8% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über ClearMLVertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner KI-Inferenzgeschwindigkeit mit einer Bewertung von 8,6 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten Echtzeitanwendungen erheblich verbessert. Im Gegensatz dazu wurde ClearML, obwohl stark, nicht speziell für dieses Merkmal hervorgehoben.
- Rezensenten erwähnen, dass ClearML in seinem Modell-Register glänzt und eine Bewertung von 9,5 erreicht, was laut Benutzern eine hervorragende Organisation und Nachverfolgung von Modellen bietet. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,2, bietet in diesem Bereich nicht das gleiche Maß an Funktionalität.
- G2-Benutzer heben hervor, dass die Benutzerfreundlichkeit der Bereitstellung von ClearML mit 9,7 bewertet wird, wobei Rezensenten angeben, dass die benutzerfreundliche Oberfläche den Einrichtungsprozess vereinfacht. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,4, wird im Vergleich als etwas komplexer wahrgenommen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Rahmenflexibilität von ClearML, mit einer Bewertung von 9,2, eine breitere Palette von Integrationen ermöglicht, was laut Rezensenten für unterschiedliche Projektanforderungen entscheidend ist. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,3, wird in dieser Hinsicht als weniger anpassungsfähig angesehen.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings von Vertex AI, bewertet mit 8,5, für groß angelegte Projekte vorteilhaft ist, aber Benutzer sagen, dass die Gesamtskalierbarkeit von ClearML, mit einer perfekten Bewertung von 10,0, es zu einer robusteren Wahl für wachsende Unternehmen macht.
- Benutzer sagen, dass die Qualität des Supports von ClearML, bewertet mit 9,0, in Bewertungen häufig gelobt wird, wobei viele den reaktionsschnellen Kundenservice erwähnen. Im Gegensatz dazu wird der Support von Vertex AI, bewertet mit 8,2, als angemessen, aber nicht so hoch angesehen.
ClearML vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass ClearML den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter ClearML.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von ClearML gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Vertex 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
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ClearML
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.1
11
8.6
359
Einfache Bedienung
8.9
11
8.2
368
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
291
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
9.0
10
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
10.0
11
9.2
353
Funktionen
Einsatz
10.0
5
8.3
73
9.2
6
8.1
74
10.0
6
8.3
74
9.7
5
8.3
70
10.0
6
8.8
70
Einsatz
9.2
6
8.4
73
8.8
8
8.3
72
9.4
8
8.4
71
9.0
7
8.5
71
9.8
8
8.7
69
Management
8.9
6
8.3
70
8.3
6
8.5
69
9.3
5
8.0
69
9.5
7
8.1
69
Transaktionen
8.8
7
8.2
69
8.6
7
8.4
70
9.4
8
8.3
70
Management
9.3
7
8.1
68
8.5
8
8.4
69
9.2
6
8.3
68
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.2
214
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
34
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.9
23
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
22
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
22
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Low-Code Machine-Learning-Plattformen6 Funktionen ausblenden6 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Datenaufnahme & -vorbereitung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellkonstruktion & Automatisierung - Low-Code-Maschinenlernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
ClearML und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
ClearML ist kategorisiert als Andere Entwicklung
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
ClearML
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.5%
Computersoftware
38.5%
Medienproduktion
7.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
7.7%
Konsumgüter
7.7%
Andere
0.0%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
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2 Kommentare
KS
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2 Kommentare
JP
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1 Kommentar
ZM
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