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Google Cloud TPU und Vertex AI vergleichen 
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Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (38.9% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Google Cloud TPU
Sternebewertung
(18)4.4 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (38.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
Nicht genügend Daten
Einstiegspreis
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Erfahren Sie mehr über Google Cloud TPUVertex AI
Sternebewertung
(591)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.1% 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 der Skalierbarkeit des KI-Modelltrainings mit einer Bewertung von 8,5 hervorragend abschneidet, was es zu einer bevorzugten Wahl für Unternehmen macht, die ihre KI-Modelle effizient skalieren möchten. Im Gegensatz dazu hat Google Cloud TPU, obwohl ebenfalls stark, eine etwas niedrigere Bewertung von 8,4 in diesem Bereich, was darauf hindeutet, dass Vertex AI möglicherweise eine robustere Lösung für die Skalierung bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass Google Cloud TPU in der KI-Inferenzgeschwindigkeit glänzt und eine Bewertung von 8,6 im Vergleich zu 8,5 von Vertex AI erzielt. Dies deutet darauf hin, dass Benutzer, die schnellere Inferenzzeiten suchen, Google Cloud TPU möglicherweise als die bessere Option für ihre Bedürfnisse empfinden.
- G2-Benutzer heben die einfache Einrichtung als einen wesentlichen Vorteil von Google Cloud TPU hervor, das eine Bewertung von 9,2 erhielt, während Vertex AI mit 8,2 bewertet wurde. Dies deutet darauf hin, dass Google Cloud TPU benutzerfreundlicher sein könnte für diejenigen, die einen schnellen und unkomplizierten Einrichtungsprozess priorisieren.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Vertex AI eine überlegene KI-Hochverfügbarkeit mit einer Bewertung von 9,2 bietet, was für Unternehmen, die eine konsistente Betriebszeit und Zuverlässigkeit erfordern, entscheidend ist. Google Cloud TPU, obwohl immer noch stark, erzielte in diesem Bereich eine Bewertung von 8,5, was darauf hindeutet, dass Vertex AI die bessere Wahl für Hochverfügbarkeitsanforderungen sein könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Produkte ähnliche Bewertungen in Bezug auf vorgefertigte Algorithmen haben, mit Vertex AI bei 8,4 und Google Cloud TPU ebenfalls bei 8,4. Benutzer sagen jedoch, dass die Bibliothek von Vertex AI umfangreicher und benutzerfreundlicher ist, was es Entwicklern erleichtert, maschinelle Lernlösungen zu implementieren.
- Benutzer berichten, dass Google Cloud TPU einen leichten Vorteil in der Qualität der KI-Dokumentation hat und eine Bewertung von 8,5 im Vergleich zu 8,4 von Vertex AI erzielt. Dies könnte ein entscheidender Faktor für Teams sein, die stark auf umfassende Dokumentation für Fehlerbehebung und Implementierung angewiesen sind.
Google Cloud TPU vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Google Cloud TPU einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Google Cloud TPU zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Google Cloud TPU den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Google Cloud TPU.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Google Cloud TPU.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Google Cloud TPU
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 TPU
Keine Informationen zur Testversion verfügbarVertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.9
14
8.6
358
Einfache Bedienung
9.2
14
8.2
367
Einfache Einrichtung
9.2
14
8.1
290
Einfache Verwaltung
9.0
14
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.6
13
8.1
334
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.4
13
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
8.3
14
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
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
Google Cloud TPU und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Google Cloud TPU hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Google Cloud TPU
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
Transport/LKW/Eisenbahn
11.1%
forschung
11.1%
Gastfreundschaft
11.1%
Finanzdienstleistungen
11.1%
Banking
11.1%
Andere
44.4%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.3%
Top-Alternativen
Diskussionen
Google Cloud TPU 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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