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Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (48.1% der Bewertungen)
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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TrueFoundry
Sternebewertung
(53)4.6 von 5
Marktsegmente
Unternehmen mittlerer Größe (48.1% der Bewertungen)
Pros & Cons
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Erfahren Sie mehr über TrueFoundryVertex AI
Sternebewertung
(592)4.3 von 5
Marktsegmente
Kleinunternehmen (41.0% der Bewertungen)
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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 seiner AI High Availability-Funktion hervorragend ist und eine solide Bewertung von 9,2 erzielt, was eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit gewährleistet, während TrueFoundry diese Bewertung erreicht, aber nicht das gleiche Maß an Benutzerfeedback zu seiner allgemeinen Zuverlässigkeit aufweist.
- Rezensenten erwähnen, dass TrueFoundry in seiner Qualität des Supports glänzt und eine beeindruckende Bewertung von 9,7 erreicht, wobei viele Benutzer die Reaktionsfähigkeit und Hilfsbereitschaft des Support-Teams hervorheben, während der Support von Vertex AI mit 8,2 niedriger bewertet wird.
- G2-Benutzer geben an, dass TrueFoundry eine überlegene Benutzerfreundlichkeit bietet und mit 9,0 im Vergleich zu Vertex AI's 8,3 bewertet wird, wobei viele Rezensenten die intuitive Benutzeroberfläche und den unkomplizierten Einrichtungsprozess schätzen, was es für kleine bis mittelgroße Unternehmen zugänglicher macht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass Vertex AI eine bessere Sprachunterstützung bietet, mit einer Bewertung von 8,5, was für Unternehmen, die in mehrsprachigen Umgebungen tätig sind, entscheidend ist, während TrueFoundry's Bewertung von 9,1 in diesem Bereich zwar anerkannt wird, aber spezifische Benutzerzeugnisse fehlen, die seine Effektivität hervorheben.
- Rezensenten erwähnen, dass die Skalierbarkeit von TrueFoundry ein herausragendes Merkmal ist und mit 9,3 bewertet wird, was besonders für mittelständische Unternehmen, die wachsen möchten, von Vorteil ist, während die Skalierbarkeitsbewertung von Vertex AI mit 8,9 immer noch stark ist, aber nicht das gleiche Maß an Benutzerlob erhält.
- Benutzer sagen, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI robust sind, mit einer Bewertung von 8,5, und viele schätzen die Vielfalt der verfügbaren vorgefertigten Algorithmen, während die niedrigere Bewertung von TrueFoundry von 7,5 in diesem Bereich darauf hindeutet, dass es möglicherweise nicht die Bedürfnisse von Benutzern erfüllt, die umfangreiche Modelltrainingsoptionen suchen.
TrueFoundry vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten TrueFoundry einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit TrueFoundry zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass TrueFoundry den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter TrueFoundry.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von TrueFoundry gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
TrueFoundry
Keine Preisinformationen verfügbarVertex AI
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- 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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TrueFoundry
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Vertex AI
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
8.7
52
8.6
359
Einfache Bedienung
8.9
52
8.2
368
Einfache Einrichtung
9.0
37
8.1
291
Einfache Verwaltung
9.0
10
7.9
141
Qualität der Unterstützung
9.6
51
8.1
335
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.7
11
8.2
135
Produktrichtung (% positiv)
9.8
52
9.2
353
Funktionen
Einsatz
8.8
29
8.3
73
8.8
28
8.1
74
8.9
31
8.3
74
9.1
32
8.3
70
9.2
32
8.8
70
Einsatz
8.4
31
8.4
73
8.4
31
8.3
72
8.8
32
8.4
71
9.1
32
8.5
71
9.2
32
8.7
69
Management
8.7
30
8.3
70
8.2
31
8.5
69
7.9
30
8.0
69
8.5
29
8.1
69
Transaktionen
8.1
28
8.2
69
8.9
29
8.4
70
7.8
28
8.3
70
Management
8.3
31
8.1
68
7.9
32
8.4
69
8.0
31
8.3
68
Generative KI
7.5
23
8.2
34
7.5
23
8.4
34
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen25 Funktionen ausblenden25 Funktionen anzeigen
8.3
23
8.2
214
system
8.5
16
8.2
170
Modellentwicklung
9.1
20
8.4
202
7.5
19
7.9
179
8.0
17
8.4
200
7.6
18
8.5
202
Modellentwicklung
7.4
17
8.2
165
Machine-/Deep-Learning-Dienste
7.5
14
8.2
200
7.4
13
8.4
196
8.3
12
8.2
195
8.5
13
8.2
178
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Funktion nicht verfügbar
8.5
165
8.9
12
8.4
163
Einsatz
8.8
15
8.2
193
8.6
13
8.3
194
9.4
17
8.5
193
Generative KI
8.1
8
8.3
102
8.6
7
8.2
102
8.3
7
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
9.0
10
8.9
28
8.3
10
8.6
28
8.3
10
8.5
28
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
7.8
9
8.2
28
8.6
11
7.8
28
8.3
10
7.9
28
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
8.7
10
8.4
28
7.9
8
8.1
28
8.8
10
8.3
28
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
8.3
10
8.6
28
8.2
11
8.5
28
7.7
10
8.9
28
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
8.8
11
8.2
28
8.7
10
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)
Funktion nicht 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)
Funktion nicht verfügbar
9.0
21
Funktion nicht 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
TrueFoundry und Vertex AI sind kategorisiert als Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, Generative KI-Infrastruktur, Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), und MLOps-Plattformen
Einzigartige Kategorien
TrueFoundry hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Maschinelles Lernen, KI-Agentenbauer, und Low-Code Machine-Learning-Plattformen
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
TrueFoundry
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
28.8%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
15.4%
Computerspiele
11.5%
Unterhaltung
9.6%
Finanzdienstleistungen
5.8%
Andere
28.8%
Computersoftware
17.5%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
13.9%
Finanzdienstleistungen
7.0%
Einzelhandel
3.8%
Krankenhaus & Gesundheitswesen
3.4%
Andere
54.4%
Top-Alternativen
Diskussionen
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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
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2 Kommentare
JP
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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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