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Google Cloud AI Hub
Calificación Estelar
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Aprende más sobre Google Cloud AI HubVertex AI
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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 del Entrenamiento de Modelos de IA" con una puntuación de 8.5, permitiendo un manejo eficiente de grandes conjuntos de datos, mientras que Google Cloud AI Hub, con una puntuación de 8.7, se destaca por sus robustas capacidades de "Entrenamiento de Modelos", lo que lo convierte en un fuerte competidor para los usuarios enfocados en entrenar modelos complejos.
- Los revisores mencionan que la "Velocidad de Inferencia de IA" de Vertex AI está calificada en 8.6, lo cual es crucial para aplicaciones en tiempo real, mientras que el rendimiento de Google Cloud AI Hub en esta área no está calificado explícitamente, lo que lleva a algunos usuarios a sentirse inseguros sobre su velocidad en entornos de producción.
- Los usuarios de G2 destacan que Vertex AI ofrece características superiores de "Ingesta y Manipulación de Datos" con una puntuación de 8.3, lo que simplifica el proceso de preparación de datos, mientras que la puntuación de 7.9 de Google Cloud AI Hub indica que puede requerir más esfuerzo en esta área, lo que podría afectar la experiencia del usuario.
- Los usuarios en G2 informan que la puntuación de 8.4 de los "Algoritmos Preconstruidos" de Vertex AI proporciona una base sólida para un despliegue rápido, mientras que la puntuación más alta de 8.5 de Google Cloud AI Hub sugiere que puede ofrecer una biblioteca más extensa de algoritmos, atrayendo a usuarios que buscan variedad y flexibilidad.
- Los revisores mencionan que la puntuación de 8.6 de Vertex AI en "Cumplimiento de GDPR y Regulaciones de IA" es un punto fuerte para las empresas preocupadas por la privacidad de los datos, mientras que el enfoque similar de Google Cloud AI Hub en el cumplimiento con una puntuación de 8.2 indica que puede no ser tan robusto en esta área crítica.
- Los usuarios dicen que la "Calidad de la Documentación de IA" de Vertex AI está calificada en 8.5, lo cual es elogiado por su claridad y utilidad, mientras que la documentación de Google Cloud AI Hub, aunque calificada en 8.4, es percibida por algunos usuarios como menos completa, lo que podría llevar a una curva de aprendizaje más pronunciada.
Google Cloud AI Hub vs Vertex AI
- Los revisores consideraron que Google Cloud AI Hub satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Vertex AI es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Google Cloud AI Hub sobre Vertex AI.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Google Cloud AI Hub
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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
Google Cloud AI Hub
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Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.0
10
8.6
358
Facilidad de uso
8.3
10
8.2
367
Facilidad de configuración
No hay suficientes datos
8.1
290
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.9
141
Calidad del soporte
7.7
10
8.1
334
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
No hay suficientes datos
8.2
135
Dirección del producto (% positivo)
10.0
10
9.2
352
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
8.2
9
8.2
214
Sistema
7.9
8
8.2
170
Desarrollo de modelos
8.3
9
8.4
202
7.6
9
7.9
179
8.5
9
8.4
200
8.7
9
8.5
202
Desarrollo de modelos
8.3
8
8.2
165
Servicios de aprendizaje automático/profundo
8.7
9
8.2
200
8.0
9
8.4
196
8.5
9
8.2
195
8.3
9
8.2
178
Servicios de aprendizaje automático/profundo
7.6
7
8.5
165
8.1
8
8.4
163
Despliegue
8.0
9
8.2
193
8.3
9
8.3
194
8.7
9
8.5
193
IA generativa
7.9
8
8.3
102
8.1
8
8.2
102
7.3
8
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
Google Cloud AI Hub y Vertex AI está categorizado como Plataformas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Google Cloud AI Hub no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Google Cloud AI Hub
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
Servicios financieros
25.0%
Software informático
25.0%
Seguridad informática y de redes
16.7%
Telecomunicaciones
8.3%
Desarrollo de programas
8.3%
Otro
16.7%
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
54.3%
Principales Alternativas
Discusiones
What is Google Cloud AI Hub used for?
1 Comentario
MN
Google Cloud AI Hub es una plataforma proporcionada por Google Cloud que sirve como un repositorio para activos de aprendizaje automático (ML) e inteligencia...Leer más
Google Cloud AI Hub no tiene más 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
Está apoyando aproximadamente todas las bibliotecas de tendencia.Leer más
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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