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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (53.8% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
Prezzo di Ingresso
Gratuito 1 seat
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ClearML
Valutazione a Stelle
(13)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Piccola Impresa (53.8% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Gratuito 1 seat
Scopri di più su ClearMLVertex AI
Valutazione a Stelle
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Pros & Cons
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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 nella velocità di inferenza AI, ottenendo un punteggio di 8,6, che i revisori menzionano migliora significativamente le applicazioni in tempo reale. Al contrario, ClearML, sebbene forte, non è stato specificamente evidenziato per questa caratteristica.
- I revisori menzionano che ClearML brilla nel suo Model Registry, raggiungendo un punteggio di 9,5, che gli utenti dicono fornisce un'eccellente organizzazione e tracciamento dei modelli. Vertex AI, con un punteggio di 8,2, non offre lo stesso livello di funzionalità in quest'area.
- Gli utenti di G2 evidenziano che la facilità di distribuzione di ClearML è valutata a 9,7, con i revisori che affermano che la sua interfaccia user-friendly semplifica il processo di configurazione. Vertex AI, con un punteggio di 8,4, è percepito come leggermente più complesso in confronto.
- Gli utenti su G2 segnalano che la flessibilità del framework di ClearML, con un punteggio di 9,2, consente una gamma più ampia di integrazioni, che i revisori menzionano essere cruciale per le esigenze di progetti diversi. Vertex AI, con un punteggio di 8,3, è visto come meno adattabile in questo senso.
- I revisori menzionano che la scalabilità dell'addestramento del modello AI di Vertex AI, valutata a 8,5, è vantaggiosa per progetti su larga scala, ma gli utenti dicono che la scalabilità complessiva di ClearML, con un punteggio perfetto di 10,0, lo rende una scelta più robusta per le aziende in crescita.
- Gli utenti dicono che la qualità del supporto di ClearML, valutata a 9,0, è frequentemente elogiata nelle recensioni, con molti che menzionano un servizio clienti reattivo. Al contrario, il supporto di Vertex AI, valutato a 8,2, è visto come adeguato ma non così altamente considerato.
ClearML vs Vertex AI
- I revisori hanno ritenuto che ClearML 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 ClearML sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di ClearML rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Vertex AI
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Paga a consumo
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
ClearML
Prova gratuita disponibile
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
11
8.6
359
Facilità d'uso
8.9
11
8.2
368
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.1
291
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
141
Qualità del supporto
9.0
10
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
11
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
10.0
5
8.3
73
9.2
6
8.1
74
10.0
6
8.3
74
9.7
5
8.3
70
10.0
6
8.8
70
Distribuzione
9.2
6
8.4
73
8.8
8
8.3
72
9.4
8
8.4
71
9.0
7
8.5
71
9.8
8
8.7
69
Gestione
8.9
6
8.3
70
8.3
6
8.5
69
9.3
5
8.0
69
9.5
7
8.1
69
Operazioni
8.8
7
8.2
69
8.6
7
8.4
70
9.4
8
8.3
70
Gestione
9.3
7
8.1
68
8.5
8
8.4
69
9.2
6
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
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
ClearML e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
ClearML è categorizzato comeAltri sviluppi
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
ClearML
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
38.5%
Software per computer
38.5%
Produzione Media
7.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
7.7%
Beni di consumo
7.7%
Altro
0.0%
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
54.4%
Alternative
Discussioni
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