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A Colpo d'Occhio
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (54.5% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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DVC
Valutazione a Stelle
(11)4.7 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (54.5% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Valutazione a Stelle
(592)4.3 su 5
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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 sua funzione di Alta Disponibilità AI, ottenendo un punteggio di 9,2, che i revisori menzionano garantisce prestazioni e affidabilità costanti per applicazioni critiche. Al contrario, l'Alta Disponibilità AI di DVC non è evidenziata come un punto di forza, portando a preoccupazioni riguardo al tempo di attività.
- I revisori menzionano che DVC brilla nelle sue capacità di versioning, ottenendo un punteggio di 9,0, che consente un tracciamento e una gestione efficaci delle modifiche nei modelli di machine learning. Vertex AI, sebbene anch'esso forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,4, indicando che DVC potrebbe offrire una soluzione più robusta per i team focalizzati sul controllo delle versioni dei modelli.
- Gli utenti su G2 evidenziano la facilità d'uso di Vertex AI con un punteggio di 8,3, lodando in particolare la sua interfaccia intuitiva e le funzionalità user-friendly. Al contrario, la facilità d'uso di DVC è valutata più bassa a 6,9, con i revisori che notano una curva di apprendimento più ripida che potrebbe ostacolare i nuovi utenti.
- I revisori menzionano che le capacità di addestramento dei modelli di DVC sono impressionanti, con un punteggio di 8,5, con gli utenti che apprezzano la flessibilità e l'efficienza che offre per l'addestramento di modelli complessi. Vertex AI eguaglia questo punteggio ma manca di testimonianze specifiche degli utenti che enfatizzano le sue capacità di addestramento tanto quanto quelle di DVC.
- Gli utenti dicono che le capacità di integrazione di Vertex AI sono robuste, con un punteggio di 8,5, che consente connessioni senza soluzione di continuità con varie fonti di dati e strumenti. DVC, sebbene anch'esso capace, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8,2, portando alcuni utenti a ritenere che Vertex AI offra un'esperienza di integrazione più completa.
- Gli utenti di G2 segnalano che le funzionalità di monitoraggio di DVC sono efficaci, con un punteggio di 8,5, consentendo ai team di tenere traccia delle prestazioni del modello e apportare le necessarie regolazioni. Il monitoraggio di Vertex AI è valutato leggermente inferiore a 8,2, con alcuni utenti che esprimono il desiderio di strumenti di monitoraggio più avanzati.
DVC vs Vertex AI
- I revisori hanno ritenuto che DVC 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 Vertex AI sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di DVC rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
DVC
Nessun prezzo disponibileVertex AI
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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
DVC
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
9
8.6
359
Facilità d'uso
6.9
9
8.2
368
Facilità di installazione
Dati insufficienti
8.1
291
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
141
Qualità del supporto
7.3
8
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
10.0
8
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
9.0
5
8.3
73
9.0
5
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
74
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.8
70
Distribuzione
9.0
7
8.4
73
8.8
7
8.3
72
9.0
7
8.4
71
7.6
7
8.5
71
7.5
6
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
69
Dati insufficienti
8.0
69
7.7
5
8.1
69
Operazioni
8.1
7
8.2
69
6.4
6
8.4
70
6.9
6
8.3
70
Gestione
6.9
6
8.1
68
7.1
7
8.4
69
8.3
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
DVC e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
DVC non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
DVC
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
Ricerca
18.2%
Software per computer
18.2%
Consulenza
9.1%
Petrolio e Energia
9.1%
Logistica e Catena di Fornitura
9.1%
Altro
36.4%
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
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