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Comet.ml und Vertex AI vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Comet.ml
Sternebewertung
(12)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (50.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
Kostenlos
Alle 3 Preispläne durchsuchenVertex 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 Bezug auf Skalierbarkeit mit einer Bewertung von 8,9 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die große Datensätze und komplexe Modelle effizient handhaben möchten. Im Gegensatz dazu deutet Comet.ml's Skalierbarkeitsbewertung von 7,3 darauf hin, dass es bei größeren Arbeitslasten Schwierigkeiten haben könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI eine robuste Sprachunterstützung und Flexibilität bietet und mit 8,6 bewertet wird, was für Teams, die mit verschiedenen Programmiersprachen arbeiten, entscheidend ist. Comet.ml, obwohl immer noch kompetent, hat in diesem Bereich eine niedrigere Bewertung von 7,3, was darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht so effektiv auf mehrsprachige Umgebungen eingeht.
- G2-Benutzer heben die überlegene KI-Inferenzgeschwindigkeit von Vertex AI hervor, die mit 8,6 bewertet wird und für Echtzeitanwendungen unerlässlich ist. Die Leistung von Comet.ml in diesem Bereich ist zwar anständig, reicht jedoch nicht aus, was auf mögliche Verzögerungen bei der Verarbeitung hinweist.
- Rezensenten sagen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI mit 8,5 hoch bewertet werden, mit Funktionen, die effiziente Trainingsprozesse unterstützen. Im Vergleich dazu erzielt Comet.ml ebenfalls 8,5, aber Benutzer bemerken, dass die Benutzeroberfläche und Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI es für neue Benutzer zugänglicher machen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Qualität des Supports von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, was etwas niedriger ist als die 8,3 von Comet.ml. Viele Benutzer schätzen jedoch den proaktiven Support von Comet.ml, der für Teams, die konsistente Unterstützung benötigen, ein entscheidender Faktor sein kann.
- Rezensenten erwähnen, dass die Bereitstellungsleichtigkeit von Vertex AI mit 8,4 bewertet wird, was es zu einem starken Kandidaten für Teams macht, die Lösungen schnell implementieren möchten. Comet.ml, mit einer Bewertung von 8,7, wird für seinen benutzerfreundlichen Bereitstellungsprozess gelobt, aber einige Benutzer fühlen, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI insgesamt ein nahtloseres Erlebnis bieten.
Comet.ml vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Comet.ml.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Comet.ml.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Comet.ml.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Comet.ml
Free
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Unbegrenzte Teammitglieder
10.000 Spuren pro Monat
- LLM-Verfolgung
- Datensätze und Experimente
- LLM-als-Richter-Metriken
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
Kostenlose Testversion
Comet.ml
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
7.9
7
8.6
359
Einfache Bedienung
8.3
7
8.2
368
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
291
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.3
6
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.1
6
9.2
353
Funktionen
Einsatz
8.3
5
8.3
73
7.7
5
8.1
74
8.0
5
8.3
74
8.7
5
8.3
70
7.3
5
8.8
70
Einsatz
7.3
5
8.4
73
7.7
5
8.3
72
8.3
5
8.4
71
7.7
5
8.5
71
7.7
5
8.7
69
Management
8.0
5
8.3
70
8.7
5
8.5
69
7.3
5
8.0
69
8.0
5
8.1
69
Transaktionen
8.0
5
8.2
69
7.0
5
8.4
70
7.7
5
8.3
70
Management
7.7
5
8.1
68
8.0
5
8.4
69
6.7
5
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
Comet.ml und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Comet.ml hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Comet.ml
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
33.3%
Telekommunikation
8.3%
forschung
8.3%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
8.3%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
8.3%
Andere
33.3%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Comet.ml hat keine 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
What software libraries does cloud ML engine support?
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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