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Microsoft Fabric
Note
(18)4.6 sur 5
Segments de marché
Entreprise (55.6% des avis)
Pros & Cons
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En savoir plus sur Microsoft FabricVertex AI
Note
(591)4.3 sur 5
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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 dans sa fonctionnalité de haute disponibilité de l'IA, obtenant une note de 9,2, ce que les critiques mentionnent comme garantissant des performances et une fiabilité constantes pour les applications critiques. En revanche, Microsoft Fabric, bien que solide, a une note légèrement inférieure dans ce domaine, indiquant une marge d'amélioration pour maintenir une haute disponibilité.
- Les critiques mentionnent que Microsoft Fabric brille dans l'évolutivité de l'entraînement des modèles d'IA, obtenant une note de 9,0, ce qui permet de gérer efficacement de grands ensembles de données et des modèles complexes. Vertex AI, avec une note de 8,5, est efficace mais peut ne pas évoluer aussi facilement pour des tâches d'entraînement étendues, selon les retours des utilisateurs.
- Les utilisateurs sur G2 soulignent la facilité de déploiement comme un avantage significatif pour Microsoft Fabric, qui a obtenu une note de 9,0, le rendant convivial pour les équipes cherchant à mettre en œuvre des solutions rapidement. Vertex AI, avec une note de 8,5, est également facile à déployer mais peut nécessiter plus de temps de configuration, comme le notent certains critiques.
- Les critiques mentionnent que les capacités d'intégration de Vertex AI, avec une note de 8,5, sont robustes, en particulier pour les flux de travail de machine learning. Cependant, Microsoft Fabric surpasse dans ce domaine avec une note de 9,1, indiquant une expérience d'intégration plus flexible et complète, que les utilisateurs apprécient pour connecter diverses sources de données.
- Les utilisateurs disent que les fonctionnalités de gouvernance de Microsoft Fabric, avec une note de 8,8, offrent une meilleure supervision et gestion de la conformité, ce qui est crucial pour les applications de niveau entreprise. Vertex AI, bien que compétent avec une note de 8,1, peut ne pas offrir le même niveau de gouvernance, ce qui suscite des inquiétudes parmi les utilisateurs concernant la conformité réglementaire.
- Les utilisateurs de G2 rapportent que la fonctionnalité de génération de texte de l'IA de Vertex AI, avec une note de 8,4, est efficace pour créer du contenu, mais la note légèrement inférieure de 8,2 de Microsoft Fabric suggère qu'elle peut ne pas être aussi polyvalente dans la génération de sorties textuelles diversifiées, ce que certains utilisateurs trouvent limitant pour leurs besoins.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
- Les évaluateurs ont estimé que Microsoft Fabric répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Microsoft Fabric est l'option préférée.
- Pour les mises à jour des fonctionnalités et les feuilles de route, nos évaluateurs ont préféré la direction de Microsoft Fabric à Vertex AI.
Tarification
Prix d'entrée de gamme
Microsoft Fabric
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- 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
Microsoft Fabric
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.3
18
8.6
358
Facilité d’utilisation
9.0
18
8.2
367
Facilité d’installation
9.0
7
8.1
290
Facilité d’administration
Pas assez de données
7.9
141
Qualité du service client
9.1
18
8.1
334
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
8.2
135
Orientation du produit (% positif)
10.0
18
9.2
352
Fonctionnalités
déploiement
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
déploiement
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
management
8.8
15
8.3
70
8.9
16
8.5
69
9.0
15
8.0
69
9.0
15
8.1
69
Opérations
9.0
16
8.2
69
9.0
16
8.4
70
9.1
16
8.3
70
management
8.6
16
8.1
68
8.7
15
8.4
69
8.7
15
8.3
68
IA générative
8.1
14
8.2
34
8.2
14
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
Microsoft FabricetVertex AI est catégorisé comme Plateformes MLOps
Catégories uniques
Microsoft Fabric 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
Microsoft Fabric
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
Technologies et services d’information
16.7%
Gestion de l’éducation
16.7%
Fabrication
11.1%
Fabrication électrique/électronique
11.1%
Consultation
5.6%
Autre
38.9%
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
54.3%
Meilleures alternatives
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