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SAS Model Manager und Vertex AI vergleichen 
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Auf einen Blick
Marktsegmente
Unternehmen (56.4% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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SAS Model Manager
Sternebewertung
(69)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen (56.4% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über SAS Model ManagerVertex AI
Sternebewertung
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Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über Vertex AIZusammenfassung
KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in der AI-Hochverfügbarkeit mit einer Bewertung von 9,2 hervorragend abschneidet, was auf eine robuste Infrastrukturunterstützung hinweist, während der SAS Model Manager, obwohl stark, in diesem Bereich niedriger bewertet wird, was darauf hindeutet, dass er für Anwendungen mit hoher Nachfrage möglicherweise nicht so zuverlässig ist.
- Rezensenten erwähnen, dass die AI-Inferenzgeschwindigkeit von Vertex AI mit 8,6 bewertet wird, was für Echtzeitanwendungen entscheidend ist, während der SAS Model Manager dieses Merkmal nicht so prominent hervorhebt, was zu Bedenken hinsichtlich der Leistung in zeitkritischen Szenarien führt.
- G2-Benutzer heben die überlegene Sprachflexibilität von Vertex AI mit einer Bewertung von 8,4 hervor, die eine breitere Palette von Programmiersprachen ermöglicht, während die Bewertung von 7,7 des SAS Model Managers auf mehr Einschränkungen hinweist, was die Benutzererfahrung für diverse Entwicklungsteams beeinträchtigen könnte.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modell-Trainingsskalierbarkeit von Vertex AI mit 8,5 bewertet wird, was es zu einer besseren Wahl für Organisationen macht, die ihre maschinellen Lernbemühungen skalieren möchten, während die niedrigere Bewertung des SAS Model Managers darauf hindeutet, dass er mit größeren Datensätzen oder komplexeren Modellen Schwierigkeiten haben könnte.
- Rezensenten erwähnen, dass Vertex AI eine intuitivere Drag-and-Drop-Schnittstelle mit einer Bewertung von 8,1 bietet, die die Benutzererfahrung verbessert, während die niedrigere Bewertung des SAS Model Managers in diesem Bereich auf eine steilere Lernkurve für neue Benutzer hinweist.
- Benutzer sagen, dass die AI-Kosten pro API-Aufruf von Vertex AI mit 8,0 bewertet werden, was wettbewerbsfähig ist, aber die Preisstruktur des SAS Model Managers wird als weniger transparent angesehen, was zu potenziellen Kostensorgen für Benutzer führen könnte, die Budgets effektiv verwalten möchten.
SAS Model Manager vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden die Rezensenten Vertex AI einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Die Rezensenten bevorzugten es auch, insgesamt Geschäfte mit Vertex AI zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Vertex AI den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als SAS Model Manager.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter SAS Model Manager.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Vertex AI gegenüber SAS Model Manager.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
SAS Model Manager
Keine Preisinformationen verfügbarVertex 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
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SAS Model Manager
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.3
12
8.6
359
Einfache Bedienung
8.0
15
8.2
368
Einfache Einrichtung
6.7
11
8.1
291
Einfache Verwaltung
7.3
8
7.9
141
Qualität der Unterstützung
8.8
12
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
7.9
8
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
9.1
13
9.2
353
Funktionen
Einsatz
7.7
5
8.3
73
7.8
6
8.1
74
7.8
6
8.3
74
8.3
6
8.3
70
8.3
6
8.8
70
Einsatz
7.2
6
8.4
73
7.5
6
8.3
72
8.1
6
8.4
71
8.1
6
8.5
71
8.1
6
8.7
69
Management
7.8
6
8.3
70
8.9
6
8.5
69
8.3
6
8.0
69
8.3
6
8.1
69
Transaktionen
7.5
6
8.2
69
7.8
6
8.4
70
7.8
6
8.3
70
Management
7.8
6
8.1
68
8.9
6
8.4
69
8.3
6
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
214
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
170
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
202
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
179
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
202
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
200
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
196
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
195
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
163
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
193
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
194
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
193
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
102
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
103
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
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
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
28
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
28
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
28
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
66
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
66
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
SAS Model Manager und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
SAS Model Manager hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
SAS Model Manager
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
Computersoftware
61.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
5.5%
Banking
5.5%
Öffentliche Sicherheit
3.6%
Maschinenbau oder Wirtschaftsingenieurwesen
3.6%
Andere
20.0%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
SAS Model Manager 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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