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Comparar SAS Model Manager y Vertex AI 
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SAS Model Manager
Calificación Estelar
(69)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (56.4% de las reseñas)
Pros & Cons
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Aprende más sobre SAS Model ManagerVertex AI
Calificación Estelar
(592)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeña empresa (41.0% de las reseñas)
Pros & Cons
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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 Alta Disponibilidad de IA con una puntuación de 9.2, lo que indica un soporte de infraestructura robusto, mientras que SAS Model Manager, aunque fuerte, obtiene una puntuación más baja en esta área, lo que sugiere que puede no ser tan confiable para aplicaciones de alta demanda.
- 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 SAS Model Manager no destaca esta característica tan prominentemente, lo que lleva a preocupaciones sobre el rendimiento en escenarios sensibles al tiempo.
- Los usuarios de G2 destacan la superior Flexibilidad de Lenguaje de Vertex AI con una puntuación de 8.4, lo que permite un rango más amplio de lenguajes de programación, mientras que la puntuación de 7.7 de SAS Model Manager indica más limitaciones, lo que podría afectar la experiencia del usuario para equipos de desarrollo diversos.
- Los usuarios en G2 informan que la Escalabilidad del Entrenamiento de Modelos de Vertex AI está calificada en 8.5, lo que la convierte en una mejor opción para organizaciones que buscan escalar sus esfuerzos de aprendizaje automático, mientras que la puntuación más baja de SAS Model Manager sugiere que puede tener dificultades con conjuntos de datos más grandes o modelos más complejos.
- Los revisores mencionan que Vertex AI ofrece una interfaz de Arrastrar y Soltar más intuitiva con una puntuación de 8.1, lo que mejora la experiencia del usuario, mientras que la puntuación más baja de SAS Model Manager en esta área indica una curva de aprendizaje más pronunciada para los nuevos usuarios.
- Los usuarios dicen que el Costo por Llamada de API de IA de Vertex AI está calificado en 8.0, lo cual es competitivo, pero se observa que la estructura de precios de SAS Model Manager es menos transparente, lo que lleva a posibles preocupaciones de costos para los usuarios que buscan gestionar presupuestos de manera efectiva.
SAS Model Manager vs Vertex AI
Al evaluar las dos soluciones, los revisores encontraron que Vertex AI es más fácil de usar, configurar y administrar. También prefirieron hacer negocios con Vertex AI en general.
- Los revisores consideraron que Vertex AI satisface mejor las necesidades de su empresa que SAS Model Manager.
- Al comparar la calidad del soporte continuo del producto, los revisores consideraron que SAS Model Manager es la opción preferida.
- En cuanto a actualizaciones de características y hojas de ruta, nuestros revisores prefirieron la dirección de Vertex AI sobre SAS Model Manager.
Precios
Precios de Nivel de Entrada
SAS Model Manager
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
SAS Model Manager
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Vertex AI
Prueba Gratuita Disponible
Calificaciones
Cumple con los requisitos
8.3
12
8.6
359
Facilidad de uso
8.0
15
8.2
368
Facilidad de configuración
6.7
11
8.1
291
Facilidad de administración
7.3
8
7.9
141
Calidad del soporte
8.8
12
8.1
335
Tiene the product ¿Ha sido un buen socio para hacer negocios?
7.9
8
8.2
135
Dirección del producto (% positivo)
9.1
13
9.2
353
Características
Despliegue
7.7
5
8.3
73
7.8
6
8.1
74
7.8
6
8.3
74
8.3
6
8.3
70
8.3
6
8.8
70
Despliegue
7.2
6
8.4
73
7.5
6
8.3
72
8.1
6
8.4
71
8.1
6
8.5
71
8.1
6
8.7
69
Gestión
7.8
6
8.3
70
8.9
6
8.5
69
8.3
6
8.0
69
8.3
6
8.1
69
Operaciones
7.5
6
8.2
69
7.8
6
8.4
70
7.8
6
8.3
70
Gestión
7.8
6
8.1
68
8.9
6
8.4
69
8.3
6
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
SAS Model Manager y Vertex AI está categorizado como Aprendizaje Automático y Plataformas de MLOps
Categorías Únicas
SAS Model Manager no tiene categorías únicas
Reseñas
Tamaño de la empresa de los revisores
SAS Model Manager
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
61.8%
Hospital y atención médica
5.5%
Banca
5.5%
Seguridad pública
3.6%
Ingeniería Mecánica o Industrial
3.6%
Otro
20.0%
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
SAS Model Manager 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
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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