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Comparar AWS Bedrock y Vertex AI 
Productos destacados
Vistazo
Segmentos de Mercado
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AWS Bedrock
Calificación Estelar
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Aprende más sobre AWS BedrockVertex AI
Calificación Estelar
(594)4.3 de 5
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los revisores de G2 informan que Vertex AI sobresale en la satisfacción general del usuario, ostentando una puntuación de G2 significativamente más alta en comparación con AWS Bedrock. Los usuarios aprecian su transición sin problemas de la experimentación a la producción, destacando cómo simplifica el proceso de desarrollo de modelos de aprendizaje automático.
- Los usuarios dicen que el diseño intuitivo de Vertex AI facilita la navegación a través de las tareas de desarrollo de IA, con un revisor señalando: "Encuentro que Vertex AI es realmente fácil de usar, lo cual es una gran ventaja para mí". En contraste, aunque AWS Bedrock es elogiado por su configuración simple, carece del mismo nivel de experiencia amigable para el usuario en las operaciones diarias.
- Según las reseñas verificadas, las características integrales de Vertex AI, como la versionado de conjuntos de datos y la evaluación de modelos, contribuyen a un flujo de trabajo más eficiente. Los usuarios han expresado que se siente casi sin esfuerzo construir y desarrollar modelos, mientras que AWS Bedrock, aunque ofrece una buena selección de modelos fundamentales, no proporciona la misma profundidad de herramientas integradas.
- Los revisores mencionan que AWS Bedrock brilla en su integración con otros servicios de AWS, lo que lo convierte en una opción fuerte para los usuarios ya integrados en el ecosistema de AWS. Sin embargo, esta ventaja no supera el atractivo más amplio y las calificaciones de satisfacción más altas de Vertex AI entre una base de usuarios más grande.
- Los usuarios destacan que el soporte proactivo y el compromiso comunitario de Vertex AI mejoran su experiencia, con muchos señalando la calidad de la asistencia recibida. En comparación, aunque el soporte de AWS Bedrock está bien valorado, no iguala el nivel de compromiso y capacidad de respuesta reportado por los usuarios de Vertex AI.
- Los revisores de G2 indican que ambas plataformas tienen sus fortalezas en características de cumplimiento y seguridad, pero el enfoque de Vertex AI en la experiencia del usuario y la escalabilidad del entrenamiento de modelos le da una ventaja. Los usuarios aprecian las robustas medidas de seguridad implementadas, con uno afirmando que la precisión y autenticidad de las respuestas de la IA fueron particularmente útiles.
AWS Bedrock vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Vertex AI es más fácil de usar. Sin embargo, AWS Bedrock es más fácil de configurar y administrar. Además, prefirieron hacer negocios en general con AWS Bedrock.
- Tanto AWS Bedrock como Vertex AI cumplen con los requisitos de nuestros revisores a una tasa comparable.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que AWS Bedrock es la opción preferida.
- Al evaluar la dirección del producto, AWS Bedrock y Vertex AI recibieron calificaciones similares de nuestros revisores.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
AWS Bedrock
No hay precios disponiblesVertex AI
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- Una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML
- APIs preentrenadas para visión, video, lenguaje natural y más
- Integración de extremo a extremo para datos e IA
Prueba Gratuita
AWS Bedrock
No hay información de prueba disponibleVertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.6
46
8.6
360
Facilidad de uso
8.0
46
8.2
369
Facilidad de configuración
8.4
45
8.1
292
Facilidad de administración
9.1
16
7.9
142
Calidad del soporte
8.5
45
8.1
336
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
8.6
15
8.2
136
Dirección del producto (% positivo)
9.2
45
9.2
354
Características
Plataformas de MLOpsOcultar 22 característicasMostrar 22 características
No hay suficientes datos
8.3
79
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.3
73
No hay suficientes datos disponibles
8.1
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
74
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.8
70
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.4
73
No hay suficientes datos disponibles
8.3
72
No hay suficientes datos disponibles
8.4
71
No hay suficientes datos disponibles
8.5
71
No hay suficientes datos disponibles
8.7
69
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
No hay suficientes datos disponibles
8.5
69
No hay suficientes datos disponibles
8.0
69
No hay suficientes datos disponibles
8.1
69
Operaciones
No hay suficientes datos disponibles
8.2
69
No hay suficientes datos disponibles
8.4
70
No hay suficientes datos disponibles
8.3
70
Gestión
No hay suficientes datos disponibles
8.1
68
No hay suficientes datos disponibles
8.4
69
No hay suficientes datos disponibles
8.3
68
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje AutomáticoOcultar 25 característicasMostrar 25 características
No hay suficientes datos
8.2
215
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.2
170
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.4
203
No hay suficientes datos disponibles
7.9
180
No hay suficientes datos disponibles
8.4
200
No hay suficientes datos disponibles
8.5
202
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.2
165
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.2
200
No hay suficientes datos disponibles
8.4
196
No hay suficientes datos disponibles
8.2
195
No hay suficientes datos disponibles
8.2
178
Servicios de aprendizaje automático/profundo
No hay suficientes datos disponibles
8.5
165
No hay suficientes datos disponibles
8.4
163
Despliegue
No hay suficientes datos disponibles
8.2
193
No hay suficientes datos disponibles
8.3
194
No hay suficientes datos disponibles
8.5
193
IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.3
102
No hay suficientes datos disponibles
8.2
102
No hay suficientes datos disponibles
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.1
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
7.7
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
8.4
34
No hay suficientes datos disponibles
7.8
34
No hay suficientes datos disponibles
7.9
34
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
9.0
15
8.9
28
8.6
14
8.6
28
8.2
14
8.5
28
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
8.0
16
8.2
28
8.6
15
7.8
28
7.9
14
7.9
28
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
8.6
14
8.4
28
8.9
15
8.1
28
8.3
15
8.3
28
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
8.6
14
8.6
28
8.7
14
8.5
28
8.5
14
8.9
28
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
7.6
15
8.2
28
7.7
14
8.3
28
Aprendizaje AutomáticoOcultar 4 característicasMostrar 4 características
No hay suficientes datos
8.5
69
Integración - Aprendizaje Automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
67
Aprendizaje - Aprendizaje automático
No hay suficientes datos disponibles
8.5
66
No hay suficientes datos disponibles
8.3
65
No hay suficientes datos disponibles
8.8
66
Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)Ocultar 15 característicasMostrar 15 características
8.2
5
8.9
23
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
8.0
5
8.8
22
7.3
5
8.9
22
Optimización de Inferencia - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
Jardín de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
8.7
5
9.2
22
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
7.7
5
9.0
22
Desarrollo de Aplicaciones - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
22
Despliegue de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.1
22
8.3
5
8.7
21
Guardrails - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
No hay suficientes datos disponibles
8.8
21
Monitoreo de Modelos - Operacionalización de Modelos de Lenguaje Grande (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.7
21
No hay suficientes datos disponibles
9.0
21
Seguridad - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
9.0
5
9.1
22
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Gateways y Routers - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.9
22
Personalización - Constructores de Agentes de IA
7.9
7
8.5
27
7.6
7
7.6
27
7.7
8
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
7.5
8
8.1
27
7.4
7
7.3
27
7.4
7
8.2
26
8.1
7
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
8.1
7
7.7
25
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.0
27
Integración - Constructores de Agentes de IA
8.3
7
8.7
27
8.3
7
8.0
27
7.9
7
8.0
27
7.5
6
7.5
27
Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo CódigoOcultar 6 característicasMostrar 6 características
No hay suficientes datos
No hay suficientes datos
Ingesta y Preparación de Datos - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Construcción de Modelos y Automatización - Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
No hay suficientes datos disponibles
Categorías
Categorías
Categorías Compartidas
AWS Bedrock y Vertex AI está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, y Constructores de Agentes de IA
Categorías Únicas
AWS Bedrock no tiene categorías únicas
Vertex AI está categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
AWS Bedrock
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Vertex AI
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Empresa(> 1000 empleados)
Pequeña Empresa
(50 o menos empleados)
Mediana Empresa
(51-1000 empleados)
Empresa
(> 1000 empleados)
Industria de los revisores
Tecnología de la Información y Servicios
21.7%
Software informático
19.6%
Consultoría
6.5%
Servicios financieros
6.5%
venta al por menor
4.3%
Otro
41.3%
Software informático
17.5%
Tecnología de la Información y Servicios
13.9%
Servicios financieros
7.0%
venta al por menor
3.8%
Hospital y atención médica
3.4%
Otro
54.5%
Principales Alternativas
Discusiones
AWS Bedrock no tiene discusiones con respuestas
¿Para qué se utiliza Google Cloud AI Platform?
2 Comentarios
KS
La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentarios
JP
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What is Google AI platform?
1 Comentario
ZM
La Plataforma de IA de Google es un conjunto completo de herramientas y servicios proporcionados por Google Cloud para desarrollar, implementar y gestionar...Leer más
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