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Nvidia AI Enterprise und Vertex AI vergleichen 
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Nvidia AI Enterprise
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(14)4.5 von 5
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- G2-Rezensenten berichten, dass Vertex AI in der Benutzerzufriedenheit herausragt und eine deutlich höhere Gesamtbewertung im Vergleich zu Nvidia AI Enterprise aufweist. Benutzer schätzen das intuitive Design, das die Navigation bei AI-Entwicklungsaufgaben mühelos erscheinen lässt, da ein Rezensent die Leichtigkeit des Übergangs von Experimenten zu Produktionspipelines hervorhob.
- Laut verifizierten Bewertungen hat Vertex AI eine robuste Anzahl an aktuellen Benutzererfahrungen, mit 27 Bewertungen in den letzten 90 Tagen, was auf aktive Beteiligung und Zufriedenheit hinweist. Im Gegensatz dazu hat Nvidia AI Enterprise keine aktuellen Bewertungen erhalten, was auf einen Mangel an aktuellem Benutzerfeedback zu seiner Leistung hindeuten könnte.
- Benutzer sagen, dass die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit von Vertex AI herausragende Merkmale sind, wobei viele hervorheben, wie es den Prozess des Aufbaus und der Entwicklung von Machine-Learning-Modellen vereinfacht. Ein Benutzer erwähnte, dass die Plattform nahtloses Dataset-Versioning und Modellauswertung ermöglicht, was sie zu einer bevorzugten Wahl gegenüber Wettbewerbern macht.
- Rezensenten erwähnen, dass Nvidia AI Enterprise eine umfassende Suite für die AI-Entwicklung bietet und seine Vielseitigkeit und unternehmensgerechte Sicherheit betont. Benutzer schätzen den Leistungszuwachs durch NVIDIA-GPUs und beschreiben ihn als "Turbo" für ihre AI-Projekte, was ein bedeutender Vorteil für Organisationen sein kann, die sich auf Hochleistungsrechnen konzentrieren.
- Laut Benutzerfeedback schneidet Nvidia AI Enterprise zwar in Bereichen wie Qualität des Supports und Einfachheit der Einrichtung gut ab, hat jedoch Herausforderungen bei der Benutzerbeteiligung, wie die geringere Gesamtanzahl an Bewertungen zeigt. Dies könnte darauf hindeuten, dass Benutzer möglicherweise nicht so aktiv ihre Erfahrungen teilen wie diejenigen, die Vertex AI verwenden.
- G2-Rezensenten heben hervor, dass beide Plattformen Stärken im AI-Modelltraining und in der Skalierbarkeit haben, aber die höheren Zufriedenheitsbewertungen von Vertex AI deuten darauf hin, dass Benutzer es als effektiver für ihre Bedürfnisse empfinden. Benutzer haben die Fähigkeit der Plattform hervorgehoben, komplexe Aufgaben mit Leichtigkeit zu bewältigen, was bei Nvidia AI Enterprise basierend auf der aktuellen Feedback-Landschaft möglicherweise nicht so ausgeprägt ist.
Nvidia AI Enterprise vs Vertex AI
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Nvidia AI Enterprise den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Nvidia AI Enterprise.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber Nvidia AI Enterprise.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Nvidia AI Enterprise
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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
Nvidia AI Enterprise
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.3
14
8.6
361
Einfache Bedienung
9.0
14
8.2
370
Einfache Einrichtung
8.7
14
8.1
293
Einfache Verwaltung
Nicht genügend Daten
7.9
142
Qualität der Unterstützung
8.5
14
8.1
337
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
Nicht genügend Daten
8.2
136
Produktrichtung (% positiv)
9.1
13
9.2
355
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
71
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
215
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
169
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
199
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
164
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
199
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
177
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
164
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
162
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
101
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
101
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
102
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.0
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.7
33
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
33
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
8.8
12
8.9
28
8.5
12
8.6
28
8.8
12
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
8.2
12
8.0
29
8.8
12
7.7
29
8.2
12
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.6
12
8.4
28
8.3
12
8.2
29
8.6
12
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.8
12
8.6
28
8.8
12
8.5
28
8.8
12
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.8
12
8.2
28
8.9
12
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
66
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
65
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
Nvidia AI Enterprise und Vertex AI sind kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps) und Generative KI-Infrastruktur
Einzigartige Kategorien
Nvidia AI Enterprise hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Nvidia AI Enterprise
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
Informationstechnologie und Dienstleistungen
35.7%
Computersoftware
14.3%
herstellungs-
7.1%
Personalbeschaffung und Rekrutierung
7.1%
Programmentwicklung
7.1%
Andere
28.6%
Computersoftware
17.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.8%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.5%
Top-Alternativen
Diskussionen
Nvidia AI Enterprise 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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