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Comparar Microsoft Fabric y Vertex AI 
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Vistazo
Segmentos de Mercado
Empresa (55.6% de las reseñas)
Pequeña empresa (41.1% de las reseñas)
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Microsoft Fabric
Calificación Estelar
(18)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (55.6% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre Microsoft FabricVertex AI
Calificación Estelar
(591)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.1% de las reseñas)
Pros & Cons
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Prueba Gratuita Disponible
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 su característica de Alta Disponibilidad de IA, obteniendo una puntuación de 9.2, lo que los revisores mencionan asegura un rendimiento y fiabilidad consistentes para aplicaciones críticas. En contraste, Microsoft Fabric, aunque fuerte, tiene una puntuación ligeramente inferior en esta área, lo que indica margen de mejora en el mantenimiento de alta disponibilidad.
- Los revisores mencionan que Microsoft Fabric destaca en su Escalabilidad de Entrenamiento de Modelos de IA, con una puntuación de 9.0, lo que permite manejar de manera eficiente grandes conjuntos de datos y modelos complejos. Vertex AI, con una puntuación de 8.5, es efectivo pero puede no escalar tan fluidamente para tareas de entrenamiento extensas, según los comentarios de los usuarios.
- Los usuarios en G2 destacan la facilidad de implementación como una ventaja significativa para Microsoft Fabric, que obtuvo una puntuación de 9.0, haciéndolo fácil de usar para equipos que buscan implementar soluciones rápidamente. Vertex AI, con una puntuación de 8.5, también es fácil de implementar pero puede requerir más tiempo de configuración, según lo señalado por algunos revisores.
- Los revisores mencionan que las capacidades de integración de Vertex AI, con una puntuación de 8.5, son robustas, particularmente para flujos de trabajo de aprendizaje automático. Sin embargo, Microsoft Fabric supera en esta área con una puntuación de 9.1, indicando una experiencia de integración más flexible y completa, que los usuarios aprecian para conectar diversas fuentes de datos.
- Los usuarios dicen que las características de gobernanza de Microsoft Fabric, con una puntuación de 8.8, proporcionan mejor supervisión y gestión de cumplimiento, lo cual es crucial para aplicaciones a nivel empresarial. Vertex AI, aunque competente con una puntuación de 8.1, puede no ofrecer el mismo nivel de gobernanza, lo que lleva a preocupaciones entre los usuarios sobre el cumplimiento regulatorio.
- Los usuarios de G2 informan que la característica de Generación de Texto de IA de Vertex AI, con una puntuación de 8.4, es efectiva para crear contenido, pero la puntuación ligeramente inferior de 8.2 de Microsoft Fabric sugiere que puede no ser tan versátil en la generación de salidas de texto diversas, lo que algunos usuarios encuentran limitante para sus necesidades.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
- Los revisores consideraron que Microsoft Fabric satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Microsoft Fabric es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Microsoft Fabric sobre Vertex AI.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Microsoft Fabric
No hay precios disponiblesVertex AI
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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
Microsoft Fabric
No hay información de prueba disponibleVertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.3
18
8.6
358
Facilidad de uso
9.0
18
8.2
367
Facilidad de configuración
9.0
7
8.1
290
Facilidad de administración
No hay suficientes datos
7.9
141
Calidad del soporte
9.1
18
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
18
9.2
352
Características
Despliegue
8.9
16
8.3
73
8.9
16
8.1
74
8.8
16
8.3
74
8.9
16
8.3
70
9.2
16
8.8
70
Despliegue
9.0
16
8.4
73
9.3
16
8.3
72
9.2
16
8.4
71
9.2
16
8.5
71
9.3
16
8.7
69
Gestión
8.8
15
8.3
70
8.9
16
8.5
69
9.0
15
8.0
69
9.0
15
8.1
69
Operaciones
9.0
16
8.2
69
9.0
16
8.4
70
9.1
16
8.3
70
Gestión
8.6
16
8.1
68
8.7
15
8.4
69
8.7
15
8.3
68
IA generativa
8.1
14
8.2
34
8.2
14
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
Microsoft Fabric y Vertex AI está categorizado como Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
Microsoft Fabric 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
Microsoft Fabric
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
16.7%
Gestión de la educación
16.7%
Fabricación
11.1%
Fabricación eléctrica/electrónica
11.1%
Consultoría
5.6%
Otro
38.9%
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
Microsoft Fabric no tiene discusiones con respuestas
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