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Google Cloud AI Infrastructure und Vertex AI vergleichen 
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Marktsegmente
Kleinunternehmen (47.6% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Google Cloud AI Infrastructure
Sternebewertung
(43)4.5 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (47.6% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud AI InfrastructureVertex AI
Sternebewertung
(591)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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 Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend ist, was eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während die Google Cloud AI-Infrastruktur in KI-Hochverfügbarkeit mit einer Bewertung von 9,2 glänzt und eine konsistente Betriebszeit und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet.
- Rezensenten erwähnen, dass die Einfachheit der Einrichtung von Vertex AI mit 8,2 bewertet wird, was es relativ einfach für kleine Unternehmen macht, es zu implementieren, während die Google Cloud AI-Infrastruktur eine überlegene Benutzerfreundlichkeit mit einer Bewertung von 9,2 bietet, was auf eine benutzerfreundlichere Oberfläche hinweist, die das gesamte Benutzererlebnis verbessert.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI robuste Datenaufnahme- und -aufbereitungsfähigkeiten mit einer Bewertung von 8,3 bietet, was für die Datenvorverarbeitung entscheidend ist, während die Überwachungsfunktionen der Google Cloud AI-Infrastruktur, bewertet mit 8,5, eine bessere Überwachung und Verwaltung von KI-Modellen nach der Bereitstellung ermöglichen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Vorgefertigten Algorithmen von Vertex AI mit 8,4 bewertet werden und für Benutzer von Vorteil sind, die schnell maschinelle Lernlösungen implementieren möchten, während die Katalogisierungsfunktion der Google Cloud AI-Infrastruktur, bewertet mit 8,3, Benutzern hilft, ihre KI-Modelle effizient zu verwalten und zu organisieren.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von Vertex AI mit 8,9 bewertet wird, was besonders vorteilhaft für wachsende Unternehmen ist, während die KI-Kosten pro API-Aufruf der Google Cloud AI-Infrastruktur mit 8,0 bewertet werden, was auf eine kostengünstigere Lösung für Benutzer hinweist, die sich um Budgetbeschränkungen sorgen.
- Benutzer sagen, dass die Sprachunterstützung von Vertex AI mit 8,5 bewertet wird, was es vielseitig für verschiedene Anwendungen macht, während die KI-Datenverschlüsselung der Google Cloud AI-Infrastruktur mit 9,2 bewertet wird, ein herausragendes Merkmal für Benutzer, die Sicherheit und Compliance in ihren KI-Bereitstellungen priorisieren.
Google Cloud AI Infrastructure vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud AI Infrastructure einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Google Cloud AI Infrastructure zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud AI Infrastructure den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud AI Infrastructure.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Google Cloud AI Infrastructure gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud AI Infrastructure
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
Google Cloud AI Infrastructure
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
39
8.6
359
Einfache Bedienung
9.0
41
8.2
368
Einfache Einrichtung
9.0
36
8.1
291
Einfache Verwaltung
9.0
12
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.7
37
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.2
12
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
9.7
40
9.2
353
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
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
9.1
22
8.9
28
9.2
22
8.6
28
9.0
22
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.3
23
8.2
28
8.4
22
7.8
28
8.7
20
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.5
21
8.4
28
8.2
23
8.1
28
8.6
23
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.7
21
8.6
28
8.4
22
8.5
28
8.4
21
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.4
21
8.2
28
8.5
21
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 Infrastructure und Vertex AI sind kategorisiert als Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Google Cloud AI Infrastructure hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud AI Infrastructure
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
23.8%
Computersoftware
16.7%
Beratung
4.8%
Marketing und Werbung
4.8%
Freizeit, Reisen & Tourismus
4.8%
Andere
45.2%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud AI Infrastructure 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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