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Marktsegmente
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Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
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Google Cloud AI Hub
Sternebewertung
(12)4.3 von 5
Marktsegmente
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Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AI HubVertex AI
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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 der "Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings" mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während Google Cloud AI Hub mit einer Bewertung von 8,7 für seine robusten "Modelltrainings"-Fähigkeiten bekannt ist, was es zu einem starken Konkurrenten für Benutzer macht, die sich auf das Training komplexer Modelle konzentrieren.
- Rezensenten erwähnen, dass die "KI-Inferenzgeschwindigkeit" von Vertex AI mit 8,6 bewertet wird, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist, während die Leistung von Google Cloud AI Hub in diesem Bereich nicht explizit bewertet wird, was bei einigen Benutzern zu Unsicherheit über seine Geschwindigkeit in Produktionsumgebungen führt.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI überlegene Funktionen zur "Datenaufnahme und -aufbereitung" mit einer Bewertung von 8,3 bietet, was den Datenvorbereitungsprozess vereinfacht, während die Bewertung von Google Cloud AI Hub von 7,9 darauf hindeutet, dass es in diesem Bereich möglicherweise mehr Aufwand erfordert, was sich potenziell auf die Benutzererfahrung auswirken könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die "Vorgefertigten Algorithmen" von Vertex AI mit einer Bewertung von 8,4 eine solide Grundlage für eine schnelle Bereitstellung bieten, während die höhere Bewertung von Google Cloud AI Hub von 8,5 darauf hindeutet, dass es möglicherweise eine umfangreichere Bibliothek von Algorithmen bietet, was für Benutzer, die nach Vielfalt und Flexibilität suchen, ansprechend ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die "KI-DSGVO- und Regulierungs-Compliance" von Vertex AI mit einer Bewertung von 8,6 ein starker Punkt für Unternehmen ist, die sich um den Datenschutz sorgen, während der ähnliche Fokus von Google Cloud AI Hub auf Compliance mit einer Bewertung von 8,2 darauf hindeutet, dass es in diesem kritischen Bereich möglicherweise nicht so robust ist.
- Benutzer sagen, dass die "Qualität der KI-Dokumentation" von Vertex AI mit 8,5 bewertet wird, was für ihre Klarheit und Hilfsbereitschaft gelobt wird, während die Dokumentation von Google Cloud AI Hub, obwohl mit 8,4 bewertet, von einigen Benutzern als weniger umfassend wahrgenommen wird, was potenziell zu einer steileren Lernkurve führen könnte.
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
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- 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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Google Cloud AI Hub
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
10
8.6
358
Einfache Bedienung
8.3
10
8.2
367
Einfache Einrichtung
Nicht genügend Daten
8.1
290
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
141
Qualität der Unterstützung
7.7
10
8.1
334
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
10.0
10
9.2
352
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
73
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
73
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
72
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
71
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
71
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
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
8.2
9
8.2
214
system
7.9
8
8.2
170
Modellentwicklung
8.3
9
8.4
202
7.6
9
7.9
179
8.5
9
8.4
200
8.7
9
8.5
202
Modellentwicklung
8.3
8
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.7
9
8.2
200
8.0
9
8.4
196
8.5
9
8.2
195
8.3
9
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.6
7
8.5
165
8.1
8
8.4
163
Einsatz
8.0
9
8.2
193
8.3
9
8.3
194
8.7
9
8.5
193
Generative KI
7.9
8
8.3
102
8.1
8
8.2
102
7.3
8
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
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
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.3%
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?
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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