Confronta Google Cloud AI Infrastructure e Vertex AI 
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Google Cloud AI Infrastructure
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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 uno strumento potente per chi cerca di ottimizzare i propri processi.
- Gli utenti dicono che l'infrastruttura AI di Google Cloud è altamente scalabile e affidabile per i carichi di lavoro AI, con un'integrazione senza soluzione di continuità tra i vari servizi di Google Cloud. Questo la rende particolarmente attraente per le imprese che richiedono un'infrastruttura robusta per supportare applicazioni AI diversificate.
- Secondo recensioni verificate, Vertex AI ha un punteggio di soddisfazione complessivo significativamente più alto, indicando che gli utenti si sentono più positivi riguardo alla loro esperienza con la piattaforma. Molti utenti hanno notato il design intuitivo e la facilità d'uso, che aiuta a ridurre lo sforzo necessario per costruire e distribuire modelli.
- I revisori menzionano che mentre l'infrastruttura AI di Google Cloud è pronta per le imprese, potrebbe non essere altrettanto user-friendly per le piccole imprese. Alcuni utenti hanno espresso che la complessità dell'installazione e dell'amministrazione può essere un ostacolo, specialmente per coloro che non hanno una vasta esperienza tecnica.
- I revisori di G2 evidenziano il forte supporto della comunità e la qualità della documentazione per entrambe le piattaforme, ma gli utenti di Vertex AI hanno notato che la sua documentazione potrebbe essere più completa. Questo suggerisce che, sebbene entrambi i prodotti abbiano un supporto solido, ci potrebbe essere spazio per miglioramenti nell'aiutare gli utenti a superare le sfide.
- Gli utenti apprezzano le capacità di integrazione di entrambe le piattaforme, ma la connessione senza soluzione di continuità di Vertex AI con i servizi di Google Cloud si distingue. Questa integrazione consente agli utenti di gestire i loro flussi di lavoro ML in modo più efficace, il che è un vantaggio significativo per coloro che sono già investiti nell'ecosistema Google.
Google Cloud AI Infrastructure vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud AI Infrastructure più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud AI Infrastructure nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud AI Infrastructure 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 Google Cloud AI Infrastructure sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Google Cloud AI Infrastructure 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
Google Cloud AI Infrastructure
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Nessuna informazione sulla prova disponibileValutazioni
Soddisfa i requisiti
9.0
42
8.6
389
Facilità d'uso
9.0
44
8.2
400
Facilità di installazione
9.1
39
8.1
322
Facilità di amministrazione
9.2
14
7.9
149
Qualità del supporto
8.8
40
8.1
364
the product è stato un buon partner negli affari?
9.2
14
8.3
143
Direzione del prodotto (% positivo)
9.7
43
9.2
383
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
246
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
213
Dati insufficienti
8.3
203
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
9.2
24
9.0
31
9.3
24
8.7
32
9.1
23
8.6
31
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.1
26
8.0
34
8.5
24
7.7
31
8.7
21
8.1
30
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
22
8.5
30
8.4
26
8.3
32
8.7
25
8.5
31
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
22
8.7
30
8.5
23
8.3
32
8.5
22
8.9
30
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
8.5
22
8.2
31
8.6
22
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
Dati insufficienti
9.0
26
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
8.8
24
Dati insufficienti
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)
Dati insufficienti
9.3
25
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
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)
Dati insufficienti
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
Dati insufficienti
8.6
28
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
7.8
26
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.1
28
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
Dati insufficienti
8.8
28
Dati insufficienti
8.2
30
Dati insufficienti
8.1
28
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
Google Cloud AI Infrastructure e Vertex AI sono categorizzati comeInfrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
Google Cloud AI Infrastructure non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud AI Infrastructure
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
22.2%
Software per computer
15.6%
Consulenza
4.4%
Marketing e Pubblicità
4.4%
Tempo libero, Viaggi e Turismo
4.4%
Altro
48.9%
Software per computer
17.9%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.3%
Servizi Finanziari
6.8%
Vendita al dettaglio
3.6%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.3%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
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AO
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Cloud ML Engine (ora parte di Vertex AI) supporta framework e librerie ML popolari come TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn e XGBoost. Questa flessibilità...Leggi di più
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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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