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Comparar Personalizer y Vertex AI 
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Personalizer
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Aprende más sobre PersonalizerVertex 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 Personalizer destaca en facilidad de uso con una puntuación de 9.0, lo que lo convierte en una opción preferida para pequeñas empresas que buscan una implementación sencilla. En contraste, Vertex AI, aunque sigue siendo fácil de usar, tiene una puntuación ligeramente inferior de 8.3, lo que algunos revisores mencionan puede llevar a una curva de aprendizaje más pronunciada para nuevos usuarios.
- Los revisores mencionan que el fuerte desempeño de Personalizer en la dirección del producto (4.7) indica un compromiso con la mejora continua y la innovación, mientras que la puntuación más alta de Vertex AI de 9.1 en esta área sugiere una hoja de ruta más robusta y confianza de los usuarios en futuras actualizaciones.
- Los usuarios de G2 destacan la alta calidad de soporte de Personalizer con una puntuación de 8.6, señalando que la capacidad de respuesta y la utilidad del equipo de soporte mejoran significativamente su experiencia. Por el contrario, la calidad de soporte de Vertex AI, con una puntuación de 8.2, aunque sigue siendo buena, ha sido descrita por los usuarios como menos receptiva durante los momentos de mayor demanda.
- Los usuarios en G2 informan que la flexibilidad de despliegue de Personalizer, particularmente en el soporte de idiomas y marcos, obtiene una puntuación de 8.4, lo cual es beneficioso para empresas con pilas tecnológicas diversas. Vertex AI iguala esto con un 8.6 en flexibilidad de idiomas, pero algunos usuarios mencionan que su proceso de despliegue puede ser más complejo.
- Los revisores mencionan que la velocidad de inferencia de IA de Personalizer (8.6) es una característica destacada, permitiendo respuestas rápidas en aplicaciones en tiempo real. En comparación, la velocidad de inferencia de Vertex AI está calificada en 8.5, lo cual, aunque competitivo, ha sido notado por los usuarios como ligeramente más lento en escenarios de alta demanda.
- Los usuarios dicen que las capacidades de entrenamiento de modelos de Personalizer obtienen una puntuación de 8.5, lo cual es elogiado por su interfaz intuitiva y algoritmos efectivos. Vertex AI también obtiene una puntuación de 8.5 en entrenamiento de modelos, pero algunos usuarios informan que sus características avanzadas pueden ser abrumadoras para aquellos sin un fuerte trasfondo técnico.
Personalizer vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Personalizer es más fácil de usar y administrar. Además, sintieron que Personalizer facilita más hacer negocios en general. Sin embargo, los revisores sintieron que los productos son igualmente fáciles de configurar.
- Los revisores consideraron que Personalizer satisface mejor las necesidades de su empresa que Vertex AI.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que Personalizer es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Vertex AI sobre Personalizer.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
Personalizer
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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
Personalizer
No hay información de prueba disponibleVertex AI
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Calificaciones
Cumple con los requisitos
9.5
13
8.6
359
Facilidad de uso
9.0
13
8.2
368
Facilidad de configuración
8.1
13
8.1
291
Facilidad de administración
8.1
13
7.9
141
Calidad del soporte
8.6
11
8.1
335
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
9.0
13
8.2
135
Dirección del producto (% positivo)
4.7
11
9.2
353
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
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
Personalizer y Vertex AI está categorizado como Aprendizaje Automático
Categorías Únicas
Personalizer no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
Personalizer
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
Internet
9.5%
Tecnología de la Información y Servicios
9.5%
Servicios financieros
9.5%
Software informático
9.5%
Transporte/Camiones/Ferrocarril
4.8%
Otro
57.1%
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
Personalizer no tiene discusiones con respuestas
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