Google Cloud AI Hub und Vertex AI vergleichen 
Auf einen Blick
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Kleinunternehmen (41.7% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.8% der Bewertungen)
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Google Cloud AI Hub
Sternebewertung
(12)4.3 von 5
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Vertex AI in der Verwaltung komplexer maschineller Lern-Workflows hervorragend ist, wobei Benutzer seine Fähigkeit loben, den gesamten ML-Lebenszyklus zu zentralisieren. Ein Benutzer hob hervor, wie es alles von der Datenvorbereitung bis zur Bereitstellung vereinfacht, was es zu einem leistungsstarken Werkzeug sowohl für Anfänger als auch für erfahrene Datenwissenschaftler macht.
- Benutzer sagen, dass Google Cloud AI Hub einen großartigen Einstiegspunkt für Neulinge im Bereich KI bietet, insbesondere mit seinem kostenlosen $300-Guthaben, um die Plattform zu erkunden. Diese Funktion ermöglicht es Benutzern, zu experimentieren und zu üben, ohne sofortige finanzielle Verpflichtungen einzugehen, was ein bedeutender Vorteil für kleine Unternehmen und Startups ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die Integration von Vertex AI mit Google Cloud nahtlos ist und das gesamte Benutzererlebnis verbessert. Die Fähigkeit der Plattform, den gesamten ML-Lebenszyklus an einem Ort zu verwalten, wird häufig hervorgehoben, was es Teams erleichtert, zusammenzuarbeiten und ihre Prozesse zu optimieren.
- Laut verifizierten Bewertungen wird Google Cloud AI Hub für seine Vielseitigkeit und die breite Palette von Aufgaben, die es bewältigen kann, anerkannt. Benutzer schätzen seine Fähigkeit, Daten mühelos zu integrieren, was für Organisationen von Vorteil ist, die mit unterschiedlichen Datenquellen und Anforderungen umgehen müssen.
- G2-Rezensenten heben hervor, dass, obwohl beide Plattformen ähnliche Sternebewertungen haben, der deutlich höhere G2-Score von Vertex AI eine größere allgemeine Benutzerzufriedenheit widerspiegelt. Dies ist besonders in Bereichen wie der Qualität des Supports offensichtlich, wo Vertex AI-Benutzer eine positivere Erfahrung berichten im Vergleich zu ihren Gegenstücken, die Google Cloud AI Hub verwenden.
- Benutzer berichten, dass die Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI ein starker Punkt ist, obwohl auch Google Cloud AI Hub für seine benutzerfreundliche Oberfläche gelobt wird. Allerdings werden die umfassenden Funktionen von Vertex AI für das Modelltraining und die Bereitstellung oft als robuster angesehen, was ihm einen Vorteil für Benutzer verschafft, die nach fortgeschrittenen Fähigkeiten suchen.
Google Cloud AI Hub vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AI Hub 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 Google Cloud AI Hub gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AI Hub
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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Pro Monat
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
Google Cloud AI Hub
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
10
8.6
387
Einfache Bedienung
8.3
10
8.2
398
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
320
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
149
Qualität der Unterstützung
7.7
10
8.1
363
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.3
143
Produktrichtung (% positiv)
10.0
10
9.2
381
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
78
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
76
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
75
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
75
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
74
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
70
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
71
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
37
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
37
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
9
8.2
246
system
7.9
8
8.2
173
Modellentwicklung
8.3
9
8.5
208
7.6
9
7.9
181
8.5
9
8.4
206
8.7
9
8.5
208
Modellentwicklung
8.3
8
8.2
167
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
8.3
203
8.0
9
8.5
202
8.5
9
8.2
200
8.3
9
8.3
181
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.6
7
8.5
167
8.1
8
8.5
166
Einsatz
8.0
9
8.3
212
8.3
9
8.3
203
8.7
9
8.6
207
Generative KI
7.9
8
8.3
109
8.1
8
8.3
106
7.3
8
8.1
105
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
38
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
35
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
37
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
36
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
31
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
30
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
32
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
30
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
31
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
31
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
68
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
9.0
26
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
24
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
24
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
22
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
25
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
24
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
23
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
22
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
23
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
23
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
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
7.8
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
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
Google Cloud AI Hub und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AI Hub hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AI Hub
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
Finanzdienstleistungen
25.0%
Computersoftware
25.0%
Computer- und Netzwerksicherheit
16.7%
Telekommunikation
8.3%
Programmentwicklung
8.3%
Andere
16.7%
Computersoftware
18.0%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.4%
Finanzdienstleistungen
6.9%
Einzelhandel
3.6%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
53.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
What is Google Cloud AI Hub used for?
1 Kommentar
MN
Google Cloud AI Hub ist eine Plattform, die von Google Cloud bereitgestellt wird und als Repository für maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz...Mehr erfahren
Google Cloud AI Hub hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
3 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?
3 Kommentare
SA
Google Cloud ML Engine unterstützt viele Softwarebibliotheken, einschließlich TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras usw....Mehr erfahren
What is Google AI platform?
2 Kommentare
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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