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Vertex AI
Sternebewertung
(591)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Sternebewertung
(13)4.3 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (76.9% der Bewertungen)
Pros & Cons
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in "AI High Availability" mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet, während Wekas Leistung in diesem Bereich nicht so stark ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die "AI Inference Speed" von Vertex AI mit 8,6 bewertet wird und schnellere Reaktionszeiten für Echtzeitanwendungen bietet, während Wekas Leistung in diesem Aspekt etwas niedriger ist, was die Benutzererfahrung in zeitkritischen Szenarien beeinträchtigt.
- G2-Benutzer heben hervor, dass Vertex AI eine überlegene "Model Training Scalability" mit einer Bewertung von 8,5 bietet, die eine effiziente Handhabung großer Datensätze ermöglicht, während Wekas Fähigkeiten in diesem Bereich vergleichbar sind, aber nicht das gleiche Maß an Skalierbarkeit erreichen.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Weka in "Feature Engineering" mit einer Bewertung von 8,4 glänzt und robuste Werkzeuge für die Datenvorbereitung bietet, die laut einigen Rezensenten im Vergleich zu den Angeboten von Vertex AI intuitiver sind.
- Rezensenten erwähnen, dass die "AI Cost per API Call" von Vertex AI mit 8,0 bewertet wird, was auf eine kostengünstigere Lösung für Anwendungen mit hohem Volumen hinweist, während Wekas Preisstruktur für Benutzer mit umfangreicher API-Nutzung möglicherweise nicht so günstig ist.
- Benutzer sagen, dass Wekas "Monitoring"-Fähigkeiten mit 8,5 bewertet werden, was Rezensenten für seine umfassenden Einblicke in die Modellleistung schätzen, während die Überwachungsfunktionen von Vertex AI, obwohl effektiv, nicht die gleiche Tiefe der Analyse bieten.
Vertex AI vs Weka
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten sie gleich einfach zu verwenden. Allerdings ist Weka einfacher einzurichten und zu verwalten. Während Vertex AI insgesamt einfacher Geschäfte zu tätigen ist.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Weka 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 Vertex AI gegenüber Weka.
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
Weka
Keine Preisinformationen verfügbarKostenlose Testversion
Vertex AI
Kostenlose Testversion verfügbar
Weka
Keine Informationen zur Testversion verfügbarBewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
359
8.9
12
Einfache Bedienung
8.2
368
8.2
12
Einfache Einrichtung
8.1
291
8.8
11
Einfache Verwaltung
7.9
141
9.0
10
Qualität der Unterstützung
8.1
335
7.9
8
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
135
8.1
9
Produktrichtung (% positiv)
9.2
353
7.1
12
Funktionen
Einsatz
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Einsatz
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
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
69
Nicht genügend Daten verfügbar
Transaktionen
8.2
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
70
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
70
Nicht genügend Daten verfügbar
Management
8.1
68
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
69
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
68
Nicht genügend Daten verfügbar
Generative KI
8.2
34
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
34
Nicht genügend Daten 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 Weka sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Weka hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Weka
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
54.4%
hochschulbildung
30.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.4%
forschung
7.7%
Immobilien
7.7%
Unternehmensberatung
7.7%
Andere
30.8%
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
Weka hat keine Diskussionen mit Antworten
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