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Impresa (38.6% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.1% delle recensioni)
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AWS Bedrock
Valutazione a Stelle
(44)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
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Pros & Cons
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Scopri di più su AWS BedrockVertex AI
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Scopri di più su Vertex AIRiassunto
Riassunto Generato dall'IA
Generato dall'IA. Basato su recensioni di utenti reali.
- Gli utenti segnalano che Vertex AI eccelle nell'alta disponibilità dell'IA con un punteggio di 9,2, che i revisori menzionano contribuisce a un servizio più affidabile per applicazioni critiche, mentre AWS Bedrock ottiene un punteggio inferiore di 8,6, indicando potenziali preoccupazioni per gli utenti che necessitano di un uptime costante.
- I revisori menzionano che la velocità di inferenza dell'IA di Vertex AI è valutata a 8,6, fornendo risposte più rapide per applicazioni in tempo reale, mentre il punteggio di AWS Bedrock di 8,1 suggerisce che potrebbe non essere altrettanto efficiente nel fornire risultati rapidi, il che potrebbe influire sull'esperienza dell'utente.
- Gli utenti di G2 evidenziano che Vertex AI offre strumenti robusti di crittografia dei dati dell'IA con un punteggio di 9,2, garantendo una maggiore sicurezza per i dati sensibili, mentre il punteggio inferiore di AWS Bedrock di 7,6 solleva preoccupazioni sulle sue capacità di protezione dei dati.
- Gli utenti su G2 riportano che le capacità di addestramento dei modelli di Vertex AI sono ben considerate, con un punteggio di 8,5, consentendo una personalizzazione e ottimizzazione efficaci, mentre AWS Bedrock eguaglia questo punteggio ma manca di testimonianze specifiche degli utenti che evidenziano caratteristiche distintive in quest'area.
- I revisori menzionano che il costo per chiamata API dell'IA di Vertex AI è valutato a 8,0, che alcuni utenti trovano più economico per le loro esigenze rispetto al punteggio di AWS Bedrock di 8,1, suggerendo che l'efficienza dei costi può variare in base ai modelli di utilizzo.
- Gli utenti dicono che la qualità della documentazione di Vertex AI è valutata a 8,5, che molti trovano utile per l'onboarding e la risoluzione dei problemi, mentre il punteggio di AWS Bedrock di 8,1 indica che gli utenti potrebbero incontrare difficoltà a causa di risorse di supporto meno complete.
AWS Bedrock vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare. Tuttavia, AWS Bedrock è più facile da configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con AWS Bedrock in generale.
- AWS Bedrock e Vertex AI soddisfano entrambi i requisiti dei nostri revisori a un tasso comparabile.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che AWS Bedrock sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di AWS Bedrock rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
AWS Bedrock
Nessun prezzo disponibileVertex AI
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- 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
AWS Bedrock
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
44
8.6
358
Facilità d'uso
8.1
44
8.2
367
Facilità di installazione
8.4
43
8.1
290
Facilità di amministrazione
9.0
15
7.9
141
Qualità del supporto
8.5
43
8.1
334
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
14
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.5
43
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
Dati insufficienti
8.2
214
Sistema
Dati insufficienti
8.2
170
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.8
34
Dati insufficienti
7.9
34
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
14
8.9
28
8.5
13
8.6
28
8.2
14
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.1
14
8.2
28
8.5
14
7.8
28
7.9
14
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
14
8.4
28
8.8
14
8.1
28
8.2
14
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
14
8.6
28
8.7
14
8.5
28
8.5
14
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.7
14
8.2
28
7.7
14
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
8.2
5
8.9
23
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.0
5
8.8
22
7.3
5
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)
8.7
5
9.2
22
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
5
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
8.3
5
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)
9.0
5
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
7.9
7
8.5
27
7.6
7
7.6
27
7.7
8
8.3
26
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
7.5
8
8.1
27
7.4
7
7.3
27
7.4
7
8.2
26
8.1
7
7.2
27
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
8.1
7
7.7
25
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.0
27
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.3
7
8.7
27
8.3
7
8.0
27
7.9
7
8.0
27
7.5
6
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
AWS Bedrock e Vertex AI sono categorizzati comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps), Infrastruttura di AI Generativa, e Costruttori di Agenti AI
Categorie uniche
AWS Bedrock non ha categorie uniche
Vertex AI è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
AWS Bedrock
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
22.7%
Software per computer
18.2%
Servizi Finanziari
6.8%
Consulenza
4.5%
Vendita al dettaglio
4.5%
Altro
43.2%
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
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