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Comparer Comet.mletVertex AI 
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En un coup d'œil
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Petite entreprise (41.0% des avis)
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Payer au fur et à mesure Par mois
Comet.ml
Note
(12)4.3 sur 5
Segments de marché
Marché intermédiaire (50.0% des avis)
Pros & Cons
Pas assez de données
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 3Vertex AI
Note
(592)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (41.0% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
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En savoir plus sur Vertex AIRésumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les utilisateurs rapportent que Vertex AI excelle en matière de scalabilité, avec un score de 8,9, ce qui en fait un choix privilégié pour les entreprises cherchant à gérer efficacement de grands ensembles de données et des modèles complexes. En revanche, le score de scalabilité de Comet.ml de 7,3 indique qu'il pourrait avoir des difficultés avec des charges de travail plus importantes.
- Les critiques mentionnent que Vertex AI offre un support linguistique robuste et une flexibilité, avec un score de 8,6, ce qui est crucial pour les équipes travaillant avec divers langages de programmation. Comet.ml, bien que toujours compétent, a un score inférieur de 7,3 dans ce domaine, suggérant qu'il pourrait ne pas répondre aussi efficacement aux environnements multilingues.
- Les utilisateurs de G2 soulignent la vitesse d'inférence AI supérieure de Vertex AI, notée à 8,6, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel. La performance de Comet.ml dans ce domaine, bien que décente, ne correspond pas, indiquant des retards potentiels dans le traitement.
- Les critiques disent que les capacités d'entraînement de modèle de Vertex AI sont très bien notées à 8,5, avec des fonctionnalités qui soutiennent des processus d'entraînement efficaces. En comparaison, Comet.ml obtient également un score de 8,5, mais les utilisateurs notent que l'interface utilisateur et la facilité d'utilisation de Vertex AI le rendent plus accessible pour les nouveaux utilisateurs.
- Les utilisateurs sur G2 rapportent que la qualité du support de Vertex AI est notée à 8,2, ce qui est légèrement inférieur à celui de Comet.ml à 8,3. Cependant, de nombreux utilisateurs apprécient le support proactif de Comet.ml, ce qui peut être un facteur décisif pour les équipes ayant besoin d'une assistance constante.
- Les critiques mentionnent que la facilité de déploiement de Vertex AI est notée à 8,4, ce qui en fait un candidat solide pour les équipes cherchant à mettre en œuvre des solutions rapidement. Comet.ml, avec un score de 8,7, est reconnu pour son processus de déploiement convivial, mais certains utilisateurs estiment que les capacités d'intégration globales de Vertex AI offrent une expérience plus fluide.
Comet.ml vs Vertex AI
- Les évaluateurs ont estimé que Vertex AI répond mieux aux besoins de leur entreprise que Comet.ml.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Comet.ml est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Vertex AI à Comet.ml.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Comet.ml
Free
Gratuit
Membres d'équipe illimités
10k traces par mois
- Jeu de données et expériences
- Métriques LLM-en-tant-que-juge
Vertex AI
Try Vertex AI Free
Payer au fur et à mesure
Par mois
Les nouveaux clients reçoivent 300 $ en crédits gratuits à dépenser sur Vertex AI.
- Une interface utilisateur unifiée pour l'ensemble du flux de travail ML
- APIs pré-entraînées pour la vision, la vidéo, le langage naturel, et plus
- Intégration de bout en bout pour les données et l'IA
Essai gratuit
Comet.ml
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
7.9
7
8.6
359
Facilité d’utilisation
8.3
7
8.2
368
Facilité d’installation
Pas assez de données
8.1
291
Facilité d’administration
Pas assez de données
7.9
141
Qualité du service client
8.3
6
8.1
335
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
8.2
135
Orientation du produit (% positif)
8.1
6
9.2
353
Fonctionnalités
déploiement
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
déploiement
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
management
8.0
5
8.3
70
8.7
5
8.5
69
7.3
5
8.0
69
8.0
5
8.1
69
Opérations
8.0
5
8.2
69
7.0
5
8.4
70
7.7
5
8.3
70
management
7.7
5
8.1
68
8.0
5
8.4
69
6.7
5
8.3
68
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
8.2
214
Système
Pas assez de données disponibles
8.2
170
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.4
202
Pas assez de données disponibles
7.9
179
Pas assez de données disponibles
8.4
200
Pas assez de données disponibles
8.5
202
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.2
165
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.2
200
Pas assez de données disponibles
8.4
196
Pas assez de données disponibles
8.2
195
Pas assez de données disponibles
8.2
178
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.5
165
Pas assez de données disponibles
8.4
163
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.2
193
Pas assez de données disponibles
8.3
194
Pas assez de données disponibles
8.5
193
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.2
102
Pas assez de données disponibles
8.1
103
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.7
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.4
34
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
7.9
34
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
8.4
29
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
Pas assez de données disponibles
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
69
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
67
Apprentissage - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
Pas assez de données
8.9
23
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
22
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
22
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.2
22
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Pas assez de données disponibles
8.8
21
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
Pas assez de données
7.9
27
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.5
27
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.1
27
Pas assez de données disponibles
7.3
27
Pas assez de données disponibles
8.2
26
Pas assez de données disponibles
7.2
27
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Intégration - Constructeurs d'agents IA
Pas assez de données disponibles
8.7
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
7.5
27
Plateformes de Machine Learning à Faible CodeMasquer 6 fonctionnalitésAfficher 6 fonctionnalités
Pas assez de données
Pas assez de données
Ingestion de données et préparation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Construction de modèles et automatisation - Plateformes de machine learning à faible code
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Pas assez de données disponibles
Catégories
Catégories
Catégories partagées
Comet.mletVertex AI est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
Comet.ml n'a aucune catégorie unique
Vertex AI est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générativeetPlateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueetApprentissage automatiqueetConstructeurs d'agents d'IAetPlateformes de Machine Learning à Faible Code
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Comet.ml
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
Petite entreprise
(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire
(51-1000 employés)
Entreprise
(> 1000 employés)
Industrie des évaluateurs
Logiciels informatiques
33.3%
Télécommunications
8.3%
Recherche
8.3%
Technologies et services d’information
8.3%
Hôpital et soins de santé
8.3%
Autre
33.3%
Logiciels informatiques
17.5%
Technologies et services d’information
13.9%
Services financiers
7.0%
vente au détail
3.8%
Hôpital et soins de santé
3.4%
Autre
54.4%
Meilleures alternatives
Discussions
Comet.ml n'a aucune discussion avec des réponses
À quoi sert la plateforme Google Cloud AI ?
2 commentaires
KS
Google Cloud AI Platform nous permet de créer des modèles d'apprentissage automatique, qui fonctionnent sur tout type et toute taille de données.Lire la suite
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JP
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1 commentaire
ZM
La plateforme Google AI est un ensemble complet d'outils et de services fournis par Google Cloud pour développer, déployer et gérer l'intelligence...Lire la suite
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