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Vertex AI und WhyLabs vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (48.1% der Bewertungen)
Einstiegspreis
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Vertex AI
Sternebewertung
(594)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Sternebewertung
(27)4.6 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (48.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
Einstiegspreis
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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 WhyLabs aufweist. Benutzer schätzen die nahtlose Integration von Tools, die es ihnen ermöglicht, mühelos von Experimenten zu Produktionspipelines überzugehen, was die Effizienz ihres Workflows verbessert.
- Benutzer sagen, dass WhyLabs im Kundensupport glänzt, wobei viele die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams hervorheben. Diese proaktive Unterstützung ist besonders vorteilhaft für Benutzer, die schnell ein Monitoring für Eingabequalität und Modellleistung einrichten müssen.
- Rezensenten erwähnen, dass das benutzerfreundliche Design von Vertex AI es einfach macht, sich durch Aufgaben der KI-Entwicklung zu navigieren. Ein Benutzer bemerkte die Einfachheit der Plattform, die ihm half, den Aufwand des Jonglierens mit mehreren Tools zu vermeiden, was seine Erfahrung angenehmer machte.
- Laut verifizierten Bewertungen bietet WhyLabs einen starken Fokus auf Überwachungsfähigkeiten, wobei Benutzer seine Fähigkeit loben, Alarme für potenzielle Probleme in KI/ML-Lösungen einzurichten. Diese Funktion ermöglicht es Teams, Probleme proaktiv anzugehen und das Risiko von Fehlern in der Produktion zu verringern.
- G2-Bewerter heben hervor, dass, obwohl Vertex AI über einen robusten Funktionsumfang verfügt, es Herausforderungen bei der Erfüllung spezifischer Workflow-Bedürfnisse für einige Benutzer gibt, die gelegentliche Konfigurationsschwierigkeiten berichteten. Dies steht im Gegensatz zu WhyLabs, das für seine einfache Aufnahme von Funktionen und die anfängliche Einrichtung bekannt ist.
- Benutzer berichten, dass die Skalierbarkeit von Vertex AI ein starker Punkt ist, wobei viele seine Fähigkeit schätzen, wachsende Datenanforderungen effektiv zu bewältigen. Allerdings bietet auch WhyLabs solide Skalierbarkeit, obwohl einige Benutzer das Gefühl haben, dass es möglicherweise nicht die umfassenden Fähigkeiten von Vertex AI in diesem Bereich erreicht.
Vertex AI vs WhyLabs
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten WhyLabs einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit WhyLabs zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass WhyLabs den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter WhyLabs.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von WhyLabs 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
WhyLabs
Starter
Kostenlos
ML und Datenüberwachung für Einzelpersonen
- Bis zu 200 Funktionen oder Spalten/Projekt
- Fünf Segmente/Projekt
- 10M Vorhersagen/Monat
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Vertex AI
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WhyLabs
Kostenlose Testversion verfügbar
Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.6
360
8.9
25
Einfache Bedienung
8.2
369
8.5
25
Einfache Einrichtung
8.1
292
8.7
17
Einfache Verwaltung
7.9
142
9.1
13
Qualität der Unterstützung
8.1
336
9.7
25
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
8.2
136
9.7
11
Produktrichtung (% positiv)
9.2
354
10.0
25
Funktionen
Einsatz
8.3
73
8.3
17
8.1
74
8.9
19
8.3
74
7.5
17
8.3
70
8.1
19
8.8
70
8.1
18
Einsatz
8.4
73
8.1
18
8.3
72
8.9
20
8.4
71
7.7
17
8.5
71
8.3
20
8.7
69
8.3
21
Management
8.3
70
7.6
16
8.5
69
9.3
21
8.0
69
8.0
15
8.1
69
7.2
15
Transaktionen
8.2
69
9.1
19
8.4
70
8.1
16
8.3
70
8.4
18
Management
8.1
68
8.1
15
8.4
69
9.5
20
8.3
68
8.5
16
Generative KI
8.2
34
8.2
12
8.4
34
8.2
12
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.2
215
Nicht genügend Daten
system
8.2
170
Nicht genügend Daten verfügbar
Modellentwicklung
8.4
203
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
180
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 WhyLabs sind kategorisiert als MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
WhyLabs hat keine einzigartigen Kategorien
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
WhyLabs
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
54.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
25.9%
Computersoftware
18.5%
Finanzdienstleistungen
14.8%
Beratung
7.4%
Internet
7.4%
Andere
25.9%
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
WhyLabs hat keine Diskussionen mit Antworten
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