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Vertex AI und neptune.ai vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
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Unternehmen mittlerer Größe (42.6% der Bewertungen)
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Vertex AI
Sternebewertung
(591)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
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Sternebewertung
(54)4.6 von 5
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Pros & Cons
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Alle 4 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
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 eine robuste Leistung während Spitzenzeiten gewährleistet. Im Gegensatz dazu hat Neptune.ai, obwohl immer noch stark, eine etwas niedrigere Bewertung von 8,4 in diesem Bereich, was darauf hindeutet, dass Vertex AI möglicherweise eine zuverlässigere Erfahrung für kritische Anwendungen bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass Neptune.ai in seiner Qualität des Supports glänzt und eine beeindruckende Bewertung von 9,7 erreicht. Benutzer auf G2 heben die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams hervor, während die Support-Qualität von Vertex AI mit 8,2 möglicherweise nicht das gleiche Maß an Benutzerzufriedenheit erreicht.
- G2-Benutzer stellen fest, dass die Benutzerfreundlichkeit der Einrichtung von Neptune.ai besonders bemerkenswert ist, mit einer Bewertung von 9,4, was es zu einer bevorzugten Wahl für Teams macht, die schnell starten möchten. Vertex AI, mit einer Bewertung von 8,2, könnte mehr Zeit und Aufwand für die Konfiguration erfordern, was für einige Benutzer ein Nachteil sein könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass beide Plattformen starke Modelltrainingsfähigkeiten bieten, wobei beide eine Bewertung von 8,5 erhalten. Benutzer berichten jedoch, dass die vorgefertigten Algorithmen von Vertex AI eine umfangreichere Bibliothek bieten, die den Entwicklungsprozess für maschinelle Lernprojekte im Vergleich zu Neptune.ai beschleunigen kann.
- Benutzer sagen, dass die Überwachungsfunktionen von Neptune.ai mit 9,1 hoch bewertet werden und eine effektive Überwachung der Modellleistung ermöglichen. Im Gegensatz dazu bieten die Überwachungsfunktionen von Vertex AI, bewertet mit 8,6, möglicherweise nicht das gleiche Maß an Detailgenauigkeit oder Benutzerfreundlichkeit, was die laufende Modellverwaltung beeinträchtigen könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass die AI Inference Speed von Vertex AI, bewertet mit 8,6, ein bedeutender Vorteil für Anwendungen ist, die Echtzeitverarbeitung erfordern. Neptune.ai, obwohl wettbewerbsfähig, erzielt mit 8,4 eine etwas niedrigere Bewertung, was die Leistung in zeitkritischen Szenarien beeinträchtigen könnte.
Vertex AI vs neptune.ai
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten neptune.ai einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit neptune.ai zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als neptune.ai.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter neptune.ai.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von neptune.ai gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Vertex 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
neptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Kostenlos
Für Teams, die mit der Experimentverfolgung beginnen
- Bis zu 3 Benutzer
- 1 Arbeitsbereich
- 1 Projekt
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Vertex AI
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neptune.ai
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
358
8.4
48
Einfache Bedienung
8.2
367
9.1
52
Einfache Einrichtung
8.1
290
9.2
32
Einfache Verwaltung
7.9
141
8.8
10
Qualität der Unterstützung
8.1
334
9.6
45
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
135
8.7
10
Produktrichtung (% positiv)
9.2
352
9.5
48
Funktionen
Einsatz
8.3
73
8.7
36
8.1
74
9.3
38
8.3
74
9.0
39
8.3
70
Funktion nicht verfügbar
8.8
70
8.9
33
Einsatz
8.4
73
8.5
34
8.3
72
9.1
34
8.4
71
9.0
35
8.5
71
Funktion nicht verfügbar
8.7
69
8.8
34
Management
8.3
70
8.5
34
8.5
69
9.1
37
8.0
69
8.3
33
8.1
69
8.2
34
Transaktionen
8.2
69
8.3
32
8.4
70
Funktion nicht verfügbar
8.3
70
9.2
32
Management
8.1
68
8.2
29
8.4
69
9.0
30
8.3
68
8.5
29
Generative KI
8.2
34
Funktion nicht verfügbar
8.4
34
Funktion nicht verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
214
Nicht genügend Daten
system
8.2
170
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.2
165
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Nicht genügend Daten verfügbar
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - Maschinelles Lernen
8.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
Lernen - Maschinelles Lernen
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
Nicht genügend Daten verfügbar
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
8.9
23
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
8.8
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.2
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.7
21
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
21
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
22
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
8.9
22
Nicht genügend Daten verfügbar
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
8.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
26
Nicht genügend Daten verfügbar
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
8.1
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.3
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
26
Nicht genügend Daten verfügbar
7.2
27
Nicht genügend Daten verfügbar
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
7.7
25
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration - KI-Agentenbauer
8.7
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
27
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
27
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Vertex AI und neptune.ai sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
neptune.ai hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
neptune.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
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.3%
Computersoftware
27.8%
forschung
9.3%
Versicherung
9.3%
Biotechnologie
9.3%
Programmentwicklung
5.6%
Andere
38.9%
Top-Alternativen
Diskussionen
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
Was sind die MLOps-Tools?
1 Kommentar
YT
Gängige Werkzeuge sind DVC für die Datenversionierung, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune und Qwak für das Experimentmanagement, Aporia für die...Mehr erfahren
neptune.ai hat keine weiteren Diskussionen mit Antworten
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