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DVC und Vertex AI vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (54.5% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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DVC
Sternebewertung
(11)4.7 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (54.5% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über DVCVertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Kostenlose Testversion verfügbar
Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner AI High Availability-Funktion mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet. Im Gegensatz dazu wird die AI High Availability von DVC nicht als starker Punkt hervorgehoben, was zu Bedenken hinsichtlich der Betriebszeit führt.
- Rezensenten erwähnen, dass DVC in seinen Versionierungsfähigkeiten glänzt und eine Bewertung von 9,0 erhält, was eine effektive Verfolgung und Verwaltung von Änderungen in maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Vertex AI, obwohl ebenfalls stark, erhält eine etwas niedrigere Bewertung von 8,4, was darauf hindeutet, dass DVC möglicherweise eine robustere Lösung für Teams bietet, die sich auf die Modellversionskontrolle konzentrieren.
- Benutzer auf G2 heben die Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI mit einer Bewertung von 8,3 hervor und loben insbesondere die intuitive Benutzeroberfläche und benutzerfreundlichen Funktionen. Im Gegensatz dazu wird die Benutzerfreundlichkeit von DVC mit 6,9 bewertet, wobei Rezensenten eine steilere Lernkurve bemerken, die neue Benutzer behindern könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von DVC beeindruckend sind und eine Bewertung von 8,5 erhalten, wobei Benutzer die Flexibilität und Effizienz schätzen, die es beim Training komplexer Modelle bietet. Vertex AI erreicht dieselbe Bewertung, es fehlen jedoch spezifische Benutzerberichte, die seine Trainingsfähigkeiten so stark betonen wie die von DVC.
- Benutzer sagen, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI robust sind und eine Bewertung von 8,5 erhalten, was nahtlose Verbindungen mit verschiedenen Datenquellen und Tools ermöglicht. DVC, obwohl ebenfalls fähig, erhält eine etwas niedrigere Bewertung von 8,2, was einige Benutzer dazu veranlasst, das Gefühl zu haben, dass Vertex AI ein umfassenderes Integrationserlebnis bietet.
- G2-Benutzer berichten, dass die Überwachungsfunktionen von DVC effektiv sind und eine Bewertung von 8,5 erhalten, was es Teams ermöglicht, die Modellleistung im Auge zu behalten und notwendige Anpassungen vorzunehmen. Die Überwachung von Vertex AI wird etwas niedriger mit 8,2 bewertet, wobei einige Benutzer den Wunsch nach fortschrittlicheren Überwachungstools äußern.
DVC vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass DVC den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Vertex AI.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von DVC gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
DVC
Keine Preisinformationen verfügbarVertex 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
DVC
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
9
8.6
359
Einfache Bedienung
6.9
9
8.2
368
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
291
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
7.3
8
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
10.0
8
9.2
353
Funktionen
Einsatz
9.0
5
8.3
73
9.0
5
8.1
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
70
Einsatz
9.0
7
8.4
73
8.8
7
8.3
72
9.0
7
8.4
71
7.6
7
8.5
71
7.5
6
8.7
69
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
7.7
5
8.1
69
Transaktionen
8.1
7
8.2
69
6.4
6
8.4
70
6.9
6
8.3
70
Management
6.9
6
8.1
68
7.1
7
8.4
69
8.3
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
DVC und Vertex AI sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
DVC hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
DVC
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
forschung
18.2%
Computersoftware
18.2%
Beratung
9.1%
Öl & Energie
9.1%
Logistik und Supply Chain
9.1%
Andere
36.4%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
DVC 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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