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Segments de marché
Petite entreprise (41.1% des avis)
Petite entreprise (48.1% des avis)
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Vertex AI
Note
(594)4.3 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (41.1% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
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Essai gratuit disponible
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Note
(27)4.6 sur 5
Segments de marché
Petite entreprise (48.1% des avis)
Pros & Cons
Prix d'entrée de gamme
Gratuit
Parcourir tous les plans tarifaires 4Résumé
Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que Vertex AI excelle en termes de satisfaction globale des utilisateurs, affichant un score G2 nettement supérieur à WhyLabs. Les utilisateurs apprécient son intégration fluide des outils, leur permettant de passer sans effort de l'expérimentation aux pipelines de production, ce qui améliore l'efficacité de leur flux de travail.
- Les utilisateurs disent que WhyLabs brille dans le support client, beaucoup soulignant la réactivité et l'utilité de l'équipe de support. Cette assistance proactive est particulièrement bénéfique pour les utilisateurs qui ont besoin de mettre en place rapidement une surveillance de la qualité des entrées et des performances du modèle.
- Les critiques mentionnent que le design convivial de Vertex AI le rend facile à naviguer pour les tâches de développement AI. Un utilisateur a noté la simplicité de la plateforme, ce qui l'a aidé à éviter les tracas de jongler avec plusieurs outils, rendant son expérience plus agréable.
- Selon des critiques vérifiées, WhyLabs offre un fort accent sur les capacités de surveillance, les utilisateurs louant sa capacité à configurer des alertes pour les problèmes potentiels dans les solutions AI/ML. Cette fonctionnalité permet aux équipes de traiter de manière proactive les problèmes, réduisant le risque d'erreurs en production.
- Les critiques de G2 soulignent que bien que Vertex AI dispose d'un ensemble de fonctionnalités robustes, il rencontre des défis pour répondre aux besoins spécifiques de certains utilisateurs, qui ont signalé des difficultés occasionnelles de configuration. Cela contraste avec WhyLabs, qui est reconnu pour sa facilité d'ingestion des fonctionnalités et de configuration initiale.
- Les utilisateurs rapportent que l'évolutivité de Vertex AI est un point fort, beaucoup appréciant sa capacité à gérer efficacement les besoins croissants en données. Cependant, WhyLabs offre également une bonne évolutivité, bien que certains utilisateurs estiment qu'il ne peut pas égaler les capacités complètes de Vertex AI dans ce domaine.
Vertex AI vs WhyLabs
Lors de l'évaluation des deux solutions, les examinateurs ont trouvé WhyLabs plus facile à utiliser, à configurer et à administrer. Les examinateurs ont également préféré faire des affaires avec WhyLabs dans l'ensemble.
- Les évaluateurs ont estimé que WhyLabs répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que WhyLabs est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de WhyLabs à Vertex AI.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Vertex AI
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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
WhyLabs
Starter
Gratuit
ML et surveillance des données pour les individus
- Jusqu'à 200 fonctionnalités ou colonnes/Projet
- Cinq segments/Projet
- 10M de prédictions/mois
Essai gratuit
Vertex AI
Essai gratuit disponible
WhyLabs
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
8.6
360
8.9
25
Facilité d’utilisation
8.2
369
8.5
25
Facilité d’installation
8.1
292
8.7
17
Facilité d’administration
7.9
142
9.1
13
Qualité du service client
8.1
336
9.7
25
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
8.2
136
9.7
11
Orientation du produit (% positif)
9.2
354
10.0
25
Fonctionnalités
déploiement
8.3
73
8.3
17
8.1
74
8.9
19
8.3
74
7.5
17
8.3
70
8.1
19
8.8
70
8.1
18
déploiement
8.4
73
8.1
18
8.3
72
8.9
20
8.4
71
7.7
17
8.5
71
8.3
20
8.7
69
8.3
21
management
8.3
70
7.6
16
8.5
69
9.3
21
8.0
69
8.0
15
8.1
69
7.2
15
Opérations
8.2
69
9.1
19
8.4
70
8.1
16
8.3
70
8.4
18
management
8.1
68
8.1
15
8.4
69
9.5
20
8.3
68
8.5
16
IA générative
8.2
34
8.2
12
8.4
34
8.2
12
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
8.2
215
Pas assez de données
Système
8.2
170
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.4
203
Pas assez de données disponibles
7.9
180
Pas assez de données disponibles
8.4
200
Pas assez de données disponibles
8.5
202
Pas assez de données disponibles
Développement de modèles
8.2
165
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
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
Pas assez de données disponibles
Services d’apprentissage automatique/profond
8.5
165
Pas assez de données disponibles
8.4
163
Pas assez de données disponibles
déploiement
8.2
193
Pas assez de données disponibles
8.3
194
Pas assez de données disponibles
8.5
193
Pas assez de données disponibles
IA générative
8.3
102
Pas assez de données disponibles
8.2
102
Pas assez de données disponibles
8.1
103
Pas assez de données disponibles
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
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
Pas assez de données disponibles
Infrastructure d'IA générativeMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
8.4
29
Pas assez de données
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
8.9
28
Pas assez de données disponibles
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.2
28
Pas assez de données disponibles
7.8
28
Pas assez de données disponibles
7.9
28
Pas assez de données disponibles
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.4
28
Pas assez de données disponibles
8.1
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Pas assez de données disponibles
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.6
28
Pas assez de données disponibles
8.5
28
Pas assez de données disponibles
8.9
28
Pas assez de données disponibles
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
8.2
28
Pas assez de données disponibles
8.3
28
Pas assez de données disponibles
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
8.5
69
Pas assez de données
Intégration - Apprentissage automatique
8.5
67
Pas assez de données disponibles
Apprentissage - Apprentissage automatique
8.5
66
Pas assez de données disponibles
8.3
65
Pas assez de données disponibles
8.8
66
Pas assez de données disponibles
Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)Masquer 15 fonctionnalitésAfficher 15 fonctionnalités
8.9
23
Pas assez de données
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Optimisation de l'inférence - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.8
22
Pas assez de données disponibles
Jardin de Modèles - Opérationnalisation des Grands Modèles de Langage (LLMOps)
9.2
22
Pas assez de données disponibles
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.0
22
Pas assez de données disponibles
Développement d'applications - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.2
22
Pas assez de données disponibles
Déploiement de modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
9.1
22
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Pas assez de données disponibles
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
9.0
21
Pas assez de données disponibles
8.8
21
Pas assez de données disponibles
Surveillance du modèle - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
8.7
21
Pas assez de données disponibles
9.0
21
Pas assez de données disponibles
Sécurité - Opérationnalisation des Modèles de Langage à Grande Échelle (LLMOps)
9.1
22
Pas assez de données disponibles
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Passerelles et routeurs - Opérationnalisation des modèles de langage à grande échelle (LLMOps)
8.9
22
Pas assez de données disponibles
Constructeurs d'agents d'IAMasquer 14 fonctionnalitésAfficher 14 fonctionnalités
7.9
27
Pas assez de données
Personnalisation - Constructeurs d'agents IA
8.5
27
Pas assez de données disponibles
7.6
27
Pas assez de données disponibles
8.3
26
Pas assez de données disponibles
Fonctionnalité - Constructeurs d'agents IA
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
Pas assez de données disponibles
Données et analyses - Constructeurs d'agents IA
7.7
25
Pas assez de données disponibles
7.9
27
Pas assez de données disponibles
8.0
27
Pas assez de données disponibles
Intégration - Constructeurs d'agents IA
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
Pas assez de données disponibles
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
Vertex AIetWhyLabs est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
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
WhyLabs n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Vertex AI
Petite entreprise(50 employés ou moins)
Marché intermédiaire(51-1000 employés)
Entreprise(> 1000 employés)
WhyLabs
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
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
54.5%
Technologies et services d’information
25.9%
Logiciels informatiques
18.5%
Services financiers
14.8%
Consultation
7.4%
internet
7.4%
Autre
25.9%
Meilleures alternatives
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2 commentaires
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JP
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