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Piccola Impresa (43.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.1% delle recensioni)
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Anaconda AI Platform
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(238)4.5 su 5
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Pros & Cons
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Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- I revisori di G2 riportano che Vertex AI eccelle nella soddisfazione complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto ad Anaconda AI Platform. Gli utenti apprezzano la sua transizione senza soluzione di continuità dall'esperimentazione alla produzione, evidenziando come semplifichi il processo di sviluppo del modello di machine learning.
- Gli utenti dicono che Anaconda AI Platform è particolarmente utile per coloro che iniziano il loro percorso nel machine learning, grazie alla sua natura open-source e all'interfaccia user-friendly. I revisori menzionano che colma efficacemente il divario per i principianti, rendendo più gestibili i progetti complessi di data science.
- Secondo le recensioni verificate, Vertex AI è elogiato per il suo design intuitivo, che molti utenti trovano facile da navigare. Un utente ha notato che la semplicità della piattaforma è stata un fattore determinante nella loro decisione di sceglierla rispetto ai concorrenti, migliorando la loro esperienza complessiva nei compiti di sviluppo AI.
- I revisori menzionano che mentre Anaconda AI Platform è affidabile per la gestione delle dipendenze dei pacchetti, potrebbe non offrire lo stesso livello di funzionalità integrate di Vertex AI. Gli utenti hanno evidenziato la capacità della piattaforma di isolare i pacchetti e creare ambienti riproducibili, cruciale per i progetti di ricerca.
- I revisori di G2 evidenziano che il supporto robusto di Vertex AI per vari compiti di machine learning, come il versioning dei dataset e la valutazione dei modelli, lo rende uno strumento potente per gli utenti avanzati. Questa capacità consente agli utenti di gestire flussi di lavoro complessi senza dover gestire più strumenti, il che è un vantaggio significativo.
- Gli utenti esprimono sentimenti contrastanti sui modelli di prezzo di entrambe le piattaforme. Mentre Vertex AI opera su una base pay-as-you-go, che alcuni trovano limitante, l'accesso gratuito di Anaconda AI Platform è un grande richiamo per coloro che cercano di imparare e sperimentare senza impegno finanziario.
Anaconda AI Platform vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Anaconda AI Platform più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Anaconda AI Platform nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Anaconda AI Platform soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a Vertex AI.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che Anaconda AI Platform sia l'opzione preferita.
- Quando si valuta la direzione del prodotto, Anaconda AI Platform e Vertex AI hanno ricevuto valutazioni simili dai nostri revisori.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Anaconda AI Platform
Free
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- Basic workspace for the student or practitioner
- 5GB for shareable, cloud-hosted notebooks
- Thousands of curated packages
Vertex AI
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Al mese
I nuovi clienti ricevono $300 in crediti gratuiti da spendere su Vertex AI.
- Un'interfaccia utente unificata per l'intero flusso di lavoro ML
- API pre-addestrate per visione, video, linguaggio naturale e altro
- Integrazione end-to-end per dati e AI
Prova Gratuita
Anaconda AI Platform
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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
146
8.6
358
Facilità d'uso
8.7
154
8.2
367
Facilità di installazione
8.5
81
8.1
290
Facilità di amministrazione
8.7
24
7.9
141
Qualità del supporto
8.4
127
8.1
334
the product è stato un buon partner negli affari?
9.1
21
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
138
9.2
352
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
Dati insufficienti
8.1
69
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
69
Dati insufficienti
8.4
70
Dati insufficienti
8.3
70
Gestione
Dati insufficienti
8.1
68
Dati insufficienti
8.4
69
Dati insufficienti
8.3
68
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.2
34
Dati insufficienti
8.4
34
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.1
128
8.2
214
Sistema
8.6
110
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.5
110
8.4
202
7.8
104
7.9
179
8.2
112
8.4
200
8.5
114
8.5
202
Sviluppo del modello
8.3
102
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
107
8.2
200
8.5
109
8.4
196
8.4
108
8.2
195
8.4
106
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
102
8.5
165
8.4
99
8.4
163
Distribuzione
8.2
109
8.2
193
8.5
114
8.3
194
8.3
112
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
57
8.3
102
7.8
55
8.2
102
6.9
55
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
7.4
43
8.1
34
7.5
43
7.8
34
7.9
43
7.7
34
7.7
42
7.8
34
7.9
40
8.4
34
7.3
44
7.8
34
7.6
43
7.9
34
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.4
29
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
Dati insufficienti
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
67
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
22
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
22
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
22
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
Piattaforme di Machine Learning a Basso CodiceNascondi 6 CaratteristicheMostra 6 Caratteristiche
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Ingestione e Preparazione dei Dati - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Costruzione di Modelli e Automazione - Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Dati insufficienti
Categorie
Categorie
Categorie condivise
Anaconda AI Platform e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
Anaconda AI Platform non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Anaconda AI Platform
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
Piccola impresa
(50 o meno dip.)
Mid-Market
(51-1000 dip.)
Enterprise
(> 1000 dip.)
Settore dei Recensori
Tecnologia dell'informazione e servizi
23.1%
Software per computer
20.4%
Istruzione Superiore
7.0%
Gestione dell'Istruzione
5.9%
Ricerca
4.3%
Altro
39.2%
Software per computer
17.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
13.9%
Servizi Finanziari
7.0%
Vendita al dettaglio
3.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.3%
Alternative
Discussioni
Anaconda è gratuito per le aziende?
2 Commenti
SP
Non so, ma è gratuito per gli studenti. Se sei uno studente, allora puoi installarlo e usarlo gratuitamente.Leggi di più
C'è un modo per dire addio a pip install in Anaconda Enterprise
1 Commento
A_
Non ancora al momentoLeggi di più
Come creare l'ambiente privato in Anaconda?
1 Commento
G2
Dopo aver aperto ANACONDA, c'è l'opzione Ambiente sotto Home, cliccando su crea possiamo creare ambienti privati, inoltre se hai già un ambiente privato,...Leggi di più
A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Commenti
JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
ZM
The Google AI Platform is a comprehensive set of tools and services provided by Google Cloud to develop, deploy, and manage artificial intelligence. It...Leggi di più
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