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Mercado medio (50.0% de las reseñas)
Pequeña empresa (41.0% de las reseñas)
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Comet.ml
Calificación Estelar
(12)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
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Pros & Cons
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Calificación Estelar
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Aprende más sobre Vertex AIResumen
Resumen generado por IA
Generado por IA. Impulsado por reseñas de usuarios reales.
- Los usuarios informan que Vertex AI sobresale en escalabilidad, con una puntuación de 8.9, lo que lo convierte en una opción preferida para las empresas que buscan manejar grandes conjuntos de datos y modelos complejos de manera eficiente. En contraste, la puntuación de escalabilidad de Comet.ml de 7.3 indica que puede tener dificultades con cargas de trabajo más grandes.
- Los revisores mencionan que Vertex AI ofrece un soporte de idiomas robusto y flexibilidad, con una puntuación de 8.6, lo cual es crucial para los equipos que trabajan con diversos lenguajes de programación. Comet.ml, aunque todavía competente, tiene una puntuación más baja de 7.3 en esta área, lo que sugiere que puede no atender tan efectivamente a entornos multilingües.
- Los usuarios de G2 destacan la velocidad superior de inferencia de IA de Vertex AI, calificada en 8.6, lo cual es esencial para aplicaciones en tiempo real. El rendimiento de Comet.ml en esta área, aunque decente, no se compara, indicando posibles retrasos en el procesamiento.
- Los revisores dicen que las capacidades de entrenamiento de modelos de Vertex AI están altamente calificadas en 8.5, con características que apoyan procesos de entrenamiento eficientes. En comparación, Comet.ml también obtiene una puntuación de 8.5, pero los usuarios notan que la interfaz de usuario y la facilidad de uso de Vertex AI lo hacen más accesible para nuevos usuarios.
- Los usuarios en G2 informan que la calidad del soporte de Vertex AI está calificada en 8.2, que es ligeramente inferior a la de Comet.ml de 8.3. Sin embargo, muchos usuarios aprecian el soporte proactivo de Comet.ml, lo que puede ser un factor decisivo para los equipos que necesitan asistencia constante.
- Los revisores mencionan que la facilidad de despliegue de Vertex AI está calificada en 8.4, lo que lo convierte en un candidato fuerte para los equipos que buscan implementar soluciones rápidamente. Comet.ml, con una puntuación de 8.7, es conocido por su proceso de despliegue fácil de usar, pero algunos usuarios sienten que las capacidades de integración general de Vertex AI proporcionan una experiencia más fluida.
Comet.ml vs Vertex AI
- Los revisores consideraron que Vertex AI satisface mejor las necesidades de su empresa que Comet.ml.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Comet.ml es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Vertex AI sobre Comet.ml.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Comet.ml
Free
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Miembros de equipo ilimitados
10k trazas por mes
- Rastreo de LLM
- Conjuntos de datos y experimentos
- Métricas de LLM como juez
Vertex AI
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Por mes
Nuevos clientes obtienen $300 en créditos gratis para gastar en Vertex AI.
- 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
Comet.ml
No hay información de prueba disponibleVertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
7.9
7
8.6
359
Facilidad de uso
8.3
7
8.2
368
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
8.1
291
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.9
141
Calidad del soporte
8.3
6
8.1
335
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
8.2
135
Dirección del producto (% positivo)
8.1
6
9.2
353
Características
Despliegue
8.3
5
8.3
73
7.7
5
8.1
74
8.0
5
8.3
74
8.7
5
8.3
70
7.3
5
8.8
70
Despliegue
7.3
5
8.4
73
7.7
5
8.3
72
8.3
5
8.4
71
7.7
5
8.5
71
7.7
5
8.7
69
Gestión
8.0
5
8.3
70
8.7
5
8.5
69
7.3
5
8.0
69
8.0
5
8.1
69
Operaciones
8.0
5
8.2
69
7.0
5
8.4
70
7.7
5
8.3
70
Gestión
7.7
5
8.1
68
8.0
5
8.4
69
6.7
5
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
214
Sistema
No hay suficientes datos disponibles
8.2
170
Desarrollo de modelos
No hay suficientes datos disponibles
8.4
202
No hay suficientes datos disponibles
7.9
179
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
Infraestructura de IA GenerativaOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
8.4
29
Escalabilidad y rendimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
Costo y eficiencia: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
7.8
28
No hay suficientes datos disponibles
7.9
28
Integración y extensibilidad - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.4
28
No hay suficientes datos disponibles
8.1
28
No hay suficientes datos disponibles
8.3
28
Seguridad y cumplimiento: infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.6
28
No hay suficientes datos disponibles
8.5
28
No hay suficientes datos disponibles
8.9
28
Usabilidad y soporte - Infraestructura de IA generativa
No hay suficientes datos disponibles
8.2
28
No hay suficientes datos disponibles
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
No hay suficientes datos
8.9
23
Ingeniería de Prompts - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
8.8
22
No hay suficientes datos disponibles
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)
No hay suficientes datos disponibles
9.2
22
Entrenamiento Personalizado - Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps)
No hay suficientes datos disponibles
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
No hay suficientes datos disponibles
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)
No hay suficientes datos disponibles
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
Constructores de Agentes de IAOcultar 14 característicasMostrar 14 características
No hay suficientes datos
7.9
27
Personalización - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.5
27
No hay suficientes datos disponibles
7.6
27
No hay suficientes datos disponibles
8.3
26
Funcionalidad - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.1
27
No hay suficientes datos disponibles
7.3
27
No hay suficientes datos disponibles
8.2
26
No hay suficientes datos disponibles
7.2
27
Datos y Análisis - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
7.7
25
No hay suficientes datos disponibles
7.9
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
Integración - Constructores de Agentes de IA
No hay suficientes datos disponibles
8.7
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
8.0
27
No hay suficientes datos disponibles
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
Comet.ml y Vertex AI está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Comet.ml no tiene categorías únicas
Vertex AI está categorizado como Operacionalización de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMOps), Infraestructura de IA Generativa, Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático, Aprendizaje Automático, Constructores de Agentes de IA, y Plataformas de Aprendizaje Automático de Bajo Código
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Comet.ml
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
Software informático
33.3%
Telecomunicaciones
8.3%
Investigación
8.3%
Tecnología de la Información y Servicios
8.3%
Hospital y atención médica
8.3%
Otro
33.3%
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
54.4%
Principales Alternativas
Discusiones
Comet.ml no tiene discusiones con respuestas
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La plataforma de Google Cloud AI nos permite construir modelos de aprendizaje automático que funcionan con cualquier tipo y tamaño de datos.Leer más
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