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Confronta AWS Bedrock e Vertex AI 
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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 gestione di flussi di lavoro complessi di machine learning, con gli utenti che apprezzano la sua capacità di centralizzare l'intero ciclo di vita del ML. Un utente ha evidenziato come semplifichi tutto, dalla preparazione dei dati al deployment, rendendolo una scelta robusta per coloro che cercano di ottimizzare i loro processi.
- Gli utenti dicono che AWS Bedrock offre un vantaggio significativo con la sua API unificata, permettendo di passare facilmente tra diversi modelli come Anthropic Claude 3.5 e Meta Llama 3. Questa flessibilità è particolarmente vantaggiosa per i team che cercano di rendere le loro applicazioni a prova di futuro senza una vasta riconfigurazione.
- I revisori menzionano che l'integrazione di Vertex AI con Google Cloud è senza soluzione di continuità, il che migliora l'esperienza utente complessiva. Gli utenti hanno notato che questa integrazione semplifica la gestione dei progetti di ML, rendendo più facile il deployment e il monitoraggio dei modelli in modo efficace.
- Secondo le recensioni verificate, il processo di configurazione di AWS Bedrock è lodato per la sua semplicità, con gli utenti che lo trovano facile da avviare. Un revisore ha specificamente notato l'ottima selezione di modelli fondamentali disponibili, che può essere un forte punto di vendita per i team che necessitano di un rapido accesso a varie capacità di AI.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Vertex AI ha un punteggio leggermente inferiore in facilità di configurazione rispetto ad AWS Bedrock, le sue funzionalità complete per l'addestramento e il deployment dei modelli lo rendono una scelta preferita per gli utenti che danno priorità a una piattaforma ML completa rispetto alla velocità di configurazione iniziale.
- Gli utenti riportano che entrambe le piattaforme hanno i loro punti di forza nel supporto e nella documentazione, ma AWS Bedrock supera leggermente in soddisfazione dell'utente riguardo alla qualità del supporto. I revisori hanno notato che i servizi aggiuntivi di AWS forniscono un buon supporto, che può essere cruciale per i team che si affidano a un ecosistema più ampio.
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.
- I revisori hanno ritenuto che AWS Bedrock 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 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
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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
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.7
48
8.6
388
Facilità d'uso
8.1
48
8.2
399
Facilità di installazione
8.4
47
8.1
321
Facilità di amministrazione
9.0
17
7.9
149
Qualità del supporto
8.5
47
8.1
363
the product è stato un buon partner negli affari?
8.5
16
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
9.3
47
9.2
382
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.1
78
Dati insufficienti
8.3
76
Dati insufficienti
8.4
76
Dati insufficienti
8.8
75
Distribuzione
Dati insufficienti
8.5
75
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.6
74
Dati insufficienti
8.7
71
Gestione
Dati insufficienti
8.2
71
Dati insufficienti
8.5
73
Dati insufficienti
8.0
71
Dati insufficienti
8.1
70
Operazioni
Dati insufficienti
8.2
70
Dati insufficienti
8.5
71
Dati insufficienti
8.3
71
Gestione
Dati insufficienti
8.1
69
Dati insufficienti
8.4
72
Dati insufficienti
8.3
70
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.4
37
Dati insufficienti
8.6
37
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
Dati insufficienti
8.2
245
Sistema
Dati insufficienti
8.2
173
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.5
208
Dati insufficienti
7.9
181
Dati insufficienti
8.4
206
Dati insufficienti
8.5
209
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
167
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.3
203
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.3
181
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
167
Dati insufficienti
8.5
166
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
212
Dati insufficienti
8.3
202
Dati insufficienti
8.6
207
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
110
Dati insufficienti
8.3
106
Dati insufficienti
8.1
105
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.1
38
Dati insufficienti
7.8
37
Dati insufficienti
7.7
38
Dati insufficienti
7.9
35
Dati insufficienti
8.5
37
Dati insufficienti
7.5
36
Dati insufficienti
7.7
36
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
9.1
16
9.0
31
8.6
14
8.7
32
8.0
15
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
7.8
17
8.0
34
8.6
16
7.7
31
7.9
14
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
14
8.5
30
9.0
16
8.3
32
8.4
16
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
14
8.7
30
8.8
15
8.3
32
8.5
14
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
7.4
16
8.2
31
7.7
14
8.5
31
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.5
68
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
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.0
5
8.8
24
7.3
5
9.0
24
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
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
7.7
5
9.1
24
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.2
23
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.0
23
8.3
5
8.7
22
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
23
Dati insufficienti
8.9
22
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
9.1
22
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.0
5
9.1
22
Dati insufficienti
9.0
23
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.9
22
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
7.9
7
8.6
28
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
7.8
26
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.3
7
8.8
28
8.3
7
8.2
30
7.9
7
8.1
28
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
20.8%
Software per computer
18.8%
Servizi Finanziari
8.3%
Consulenza
6.3%
Vendita al dettaglio
4.2%
Altro
41.7%
Software per computer
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.2%
Alternative
Discussioni
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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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