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Nvidia AI Enterprise
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Résumé généré par IA
Généré par IA. Alimenté par de vrais avis d'utilisateurs.
- Les critiques de G2 rapportent que Vertex AI excelle en matière de satisfaction des utilisateurs, affichant un score global nettement supérieur à celui de Nvidia AI Enterprise. Les utilisateurs apprécient son design intuitif, qui rend la navigation dans les tâches de développement d'IA sans effort, comme l'a noté un critique sur la facilité de transition des expérimentations aux pipelines de production.
- Selon des avis vérifiés, Vertex AI a un nombre robuste d'expériences utilisateur récentes, avec 27 avis au cours des 90 derniers jours, indiquant un engagement actif et une satisfaction. En revanche, Nvidia AI Enterprise n'a reçu aucun avis récent, ce qui pourrait suggérer un manque de retour d'expérience actuel sur ses performances.
- Les utilisateurs disent que la simplicité et la facilité d'utilisation de Vertex AI sont des caractéristiques remarquables, beaucoup soulignant comment il simplifie le processus de construction et de développement de modèles d'apprentissage automatique. Un utilisateur a mentionné que la plateforme permet une gestion fluide des versions de jeux de données et de l'évaluation des modèles, ce qui en fait un choix préféré par rapport aux concurrents.
- Les critiques mentionnent que Nvidia AI Enterprise offre une suite complète pour le développement d'IA, en mettant l'accent sur sa polyvalence et sa sécurité de niveau entreprise. Les utilisateurs apprécient l'amélioration des performances grâce aux GPU NVIDIA, la décrivant comme un "turbo" pour leurs projets d'IA, ce qui peut être un avantage significatif pour les organisations axées sur le calcul haute performance.
- Selon les retours des utilisateurs, bien que Nvidia AI Enterprise obtienne de bons résultats dans des domaines tels que la qualité du support et la facilité d'installation, il rencontre des défis en matière d'engagement des utilisateurs, comme en témoigne son nombre total d'avis inférieur. Cela pourrait indiquer que les utilisateurs ne partagent peut-être pas aussi activement leurs expériences par rapport à ceux utilisant Vertex AI.
- Les critiques de G2 soulignent que les deux plateformes ont des points forts dans la formation de modèles d'IA et la scalabilité, mais les notes de satisfaction plus élevées de Vertex AI suggèrent que les utilisateurs le trouvent plus efficace pour leurs besoins. Les utilisateurs ont noté la capacité de la plateforme à gérer des tâches complexes avec facilité, ce qui peut ne pas être aussi prononcé dans Nvidia AI Enterprise selon le paysage actuel des retours.
Nvidia AI Enterprise vs Vertex AI
- Les évaluateurs ont estimé que Nvidia AI Enterprise répond mieux aux besoins de leur entreprise que Vertex AI.
- En comparant la qualité du support produit continu, les évaluateurs ont estimé que Nvidia AI Enterprise 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 Nvidia AI Enterprise.
Tarification
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Nvidia AI Enterprise
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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
Nvidia AI Enterprise
Aucune information sur l'essai disponibleVertex AI
Essai gratuit disponible
Évaluations
Répond aux exigences
9.3
14
8.6
378
Facilité d’utilisation
9.0
14
8.2
387
Facilité d’installation
8.7
14
8.1
310
Facilité d’administration
Pas assez de données
7.9
146
Qualité du service client
8.5
14
8.1
353
the product a-t-il été un bon partenaire commercial?
Pas assez de données
8.3
140
Orientation du produit (% positif)
9.1
13
9.2
371
Fonctionnalités
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.4
75
Pas assez de données disponibles
8.0
76
Pas assez de données disponibles
8.3
76
Pas assez de données disponibles
8.4
76
Pas assez de données disponibles
8.8
74
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.5
75
Pas assez de données disponibles
8.3
73
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.6
74
Pas assez de données disponibles
8.7
71
management
Pas assez de données disponibles
8.2
71
Pas assez de données disponibles
8.5
72
Pas assez de données disponibles
8.0
71
Pas assez de données disponibles
8.1
70
Opérations
Pas assez de données disponibles
8.2
70
Pas assez de données disponibles
8.5
71
Pas assez de données disponibles
8.3
71
management
Pas assez de données disponibles
8.1
69
Pas assez de données disponibles
8.4
72
Pas assez de données disponibles
8.3
70
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
36
Pas assez de données disponibles
8.5
36
Plateformes de science des données et d'apprentissage automatiqueMasquer 25 fonctionnalitésAfficher 25 fonctionnalités
Pas assez de données
8.2
233
Système
Pas assez de données disponibles
8.2
172
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.4
204
Pas assez de données disponibles
7.9
180
Pas assez de données disponibles
8.4
203
Pas assez de données disponibles
8.5
207
Développement de modèles
Pas assez de données disponibles
8.2
166
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.2
202
Pas assez de données disponibles
8.5
200
Pas assez de données disponibles
8.2
197
Pas assez de données disponibles
8.2
179
Services d’apprentissage automatique/profond
Pas assez de données disponibles
8.5
166
Pas assez de données disponibles
8.4
163
déploiement
Pas assez de données disponibles
8.3
204
Pas assez de données disponibles
8.3
198
Pas assez de données disponibles
8.5
200
IA générative
Pas assez de données disponibles
8.3
107
Pas assez de données disponibles
8.3
104
Pas assez de données disponibles
8.1
104
Agentic AI - Plateformes de science des données et d'apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.1
36
Pas assez de données disponibles
7.8
36
Pas assez de données disponibles
7.7
37
Pas assez de données disponibles
7.8
34
Pas assez de données disponibles
8.4
36
Pas assez de données disponibles
7.5
35
Pas assez de données disponibles
7.6
35
Évolutivité et performances - Infrastructure d’IA générative
8.8
12
9.0
30
8.5
12
8.6
30
8.8
12
8.6
30
Coût et efficacité - Infrastructure d’IA générative
8.2
12
8.0
33
8.8
12
7.7
30
8.2
12
8.0
29
Intégration et extensibilité - Infrastructure d’IA générative
8.6
12
8.4
29
8.3
12
8.2
30
8.6
12
8.4
29
Sécurité et conformité - Infrastructure d’IA générative
8.8
12
8.7
29
8.8
12
8.4
30
8.8
12
8.9
29
Facilité d’utilisation et prise en charge - Infrastructure d’IA générative
8.8
12
8.1
30
8.9
12
8.4
30
Apprentissage automatiqueMasquer 4 fonctionnalitésAfficher 4 fonctionnalités
Pas assez de données
8.5
71
Intégration - Apprentissage automatique
Pas assez de données disponibles
8.5
68
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
25
Ingénierie des invites - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.8
23
Pas assez de données disponibles
8.9
23
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
9.3
24
Formation personnalisée - Opérationnalisation des grands modèles de langage (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
9.1
23
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
9.0
23
Pas assez de données disponibles
8.7
21
Garde-fous - Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)
Pas assez de données disponibles
8.6
22
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
Nvidia AI EnterpriseetVertex AI est catégorisé comme Opérationnalisation des Modèles de Langage de Grande Taille (LLMOps)etInfrastructure d'IA générative
Catégories uniques
Nvidia AI Enterprise n'a aucune catégorie unique
Avis
Taille de l'entreprise des évaluateurs
Nvidia AI Enterprise
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
35.7%
Logiciels informatiques
14.3%
Fabrication
7.1%
Dotation et recrutement
7.1%
Élaboration de programmes
7.1%
Autre
28.6%
Logiciels informatiques
17.8%
Technologies et services d’information
14.3%
Services financiers
6.8%
vente au détail
3.7%
Hôpital et soins de santé
3.3%
Autre
54.2%
Meilleures alternatives
Discussions
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JP
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ZM
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