Introducing G2.ai, the future of software buying.Try now
Vertex AI und neptune.ai vergleichen 
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Vertex AI
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(629)4.3 von 5
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Alle 4 Preispläne durchsuchenZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Bewerter berichten, dass Vertex AI in der allgemeinen Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere G2-Bewertung im Vergleich zu neptune.ai aufweist. Benutzer schätzen seine Fähigkeit, den maschinellen Lernprozess zu optimieren, wobei ein Bewerter anmerkt, wie es ihnen ermöglicht, nahtlos von Experimenten zu Produktionspipelines überzugehen.
- Benutzer sagen, dass neptune.ai in seiner einfachen Einrichtung und Integrationsfähigkeit glänzt. Viele finden es unkompliziert zu implementieren, wobei ein Benutzer hervorhebt, wie ihr Team sich schnell an die Verfolgung von Experimenten anpasste, was es zu einem nützlichen Kollaborationstool für Stakeholder macht.
- Bewerter erwähnen, dass, obwohl Vertex AI eine komplexere Benutzeroberfläche hat, es leistungsstarke Funktionen bietet, die das Erstellen und Entwickeln von maschinellen Lernmodellen mühelos erscheinen lassen. Benutzer haben seine Genauigkeit und die Authentizität der KI-Antworten gelobt, was ihr Gesamterlebnis verbessert.
- Laut verifizierten Bewertungen wird neptune.ai besonders für seine Kollaborationsfunktionen geschätzt, die es Teams ermöglichen, Experimentergebnisse leicht in verdauliche Informationen zu bündeln. Diese Flexibilität wird von Benutzern geschätzt, die Einblicke mit nicht-technischen Stakeholdern teilen müssen.
- G2-Bewerter heben hervor, dass Vertex AI trotz seiner höheren Komplexität robusten Support und Ressourcen bietet, die für Benutzer, die sich mit Aufgaben der KI-Entwicklung befassen, entscheidend sein können. Die Einfachheit im Design hat viele Benutzer angezogen, die das Gefühl haben, dass es ihre Bedürfnisse effektiv erfüllt.
- Benutzer berichten, dass, während neptune.ai einen starken Fokus auf Experimentverfolgung und -überwachung hat, es möglicherweise nicht das gleiche Maß an umfassenden Funktionen wie Vertex AI für End-to-End-Maschinenlern-Workflows bietet. Einige Benutzer haben festgestellt, dass sie sich hauptsächlich für spezifische Aufgaben darauf verlassen, anstatt als vollwertige ML-Plattform.
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
Kostenlose Testversion
Vertex AI
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neptune.ai
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
376
8.4
48
Einfache Bedienung
8.2
385
9.1
52
Einfache Einrichtung
8.1
308
9.2
32
Einfache Verwaltung
7.9
144
8.8
10
Qualität der Unterstützung
8.1
351
9.6
45
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
138
8.7
10
Produktrichtung (% positiv)
9.2
369
9.5
48
Funktionen
Einsatz
8.3
74
8.7
36
8.1
75
9.3
38
8.3
76
9.0
39
8.4
75
Funktion nicht verfügbar
8.8
73
8.9
33
Einsatz
8.5
74
8.5
34
8.3
73
9.1
34
8.4
72
9.0
35
8.6
74
Funktion nicht verfügbar
8.7
71
8.8
34
Management
8.2
71
8.5
34
8.5
72
9.1
37
8.0
71
8.3
33
8.1
70
8.2
34
Transaktionen
8.2
70
8.3
32
8.5
71
Funktion nicht verfügbar
8.3
71
9.2
32
Management
8.1
69
8.2
29
8.4
72
9.0
30
8.3
70
8.5
29
Generative KI
8.3
35
Funktion nicht verfügbar
8.5
35
Funktion nicht verfügbar
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
231
Nicht genügend Daten
system
8.2
172
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
204
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
180
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
206
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.2
165
Nicht genügend Daten verfügbar
Machine-/Deep-Learning-Dienste
8.2
201
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
199
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
196
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
8.3
203
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
199
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.3
106
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
103
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
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
36
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
35
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
34
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
34
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
9.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.0
31
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.7
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
30
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
29
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.2
29
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
29
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
9.0
24
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)
9.3
23
Nicht genügend Daten verfügbar
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
9.1
23
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
17.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.2%
Finanzdienstleistungen
6.8%
Einzelhandel
3.7%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.3%
Andere
54.2%
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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