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Confronta Google Cloud TPU e Vertex AI 
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Mercato Medio (38.9% delle recensioni)
Piccola Impresa (41.1% delle recensioni)
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Google Cloud TPU
Valutazione a Stelle
(18)4.4 su 5
Segmenti di Mercato
Mercato Medio (38.9% delle recensioni)
Pros & Cons
Dati insufficienti
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Scopri di più su Google Cloud TPUVertex 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 nella scalabilità dell'addestramento dei modelli AI, con un punteggio di 8,5, rendendolo una scelta preferita per le aziende che cercano di scalare i loro modelli AI in modo efficiente. Al contrario, Google Cloud TPU, sebbene anch'esso forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 8,4 in quest'area, indicando che Vertex AI potrebbe offrire una soluzione più robusta per la scalabilità.
- I revisori menzionano che Google Cloud TPU brilla nella velocità di inferenza AI, ottenendo un punteggio di 8,6 rispetto all'8,5 di Vertex AI. Questo suggerisce che gli utenti che cercano tempi di inferenza più rapidi potrebbero trovare Google Cloud TPU l'opzione migliore per le loro esigenze.
- Gli utenti di G2 evidenziano la facilità di configurazione come un vantaggio significativo per Google Cloud TPU, che ha ricevuto un punteggio di 9,2, mentre Vertex AI ha ottenuto 8,2. Questo indica che Google Cloud TPU potrebbe essere più user-friendly per coloro che danno priorità a un processo di configurazione rapido e semplice.
- Gli utenti su G2 riportano che Vertex AI offre una disponibilità elevata superiore con un punteggio di 9,2, cruciale per le aziende che richiedono un uptime e un'affidabilità costanti. Google Cloud TPU, sebbene ancora forte, ha ottenuto un punteggio di 8,5 in quest'area, suggerendo che Vertex AI potrebbe essere la scelta migliore per le esigenze di alta disponibilità.
- I revisori menzionano che entrambi i prodotti hanno punteggi simili in termini di algoritmi pre-costruiti, con Vertex AI a 8,4 e Google Cloud TPU anche a 8,4. Tuttavia, gli utenti affermano che la libreria di Vertex AI è più estesa e user-friendly, rendendo più facile per gli sviluppatori implementare soluzioni di machine learning.
- Gli utenti riportano che Google Cloud TPU ha un leggero vantaggio nella qualità della documentazione AI, con un punteggio di 8,5 rispetto all'8,4 di Vertex AI. Questo potrebbe essere un fattore decisivo per i team che si affidano fortemente a una documentazione completa per la risoluzione dei problemi e l'implementazione.
Google Cloud TPU vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato Google Cloud TPU più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con Google Cloud TPU nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che Google Cloud TPU 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 TPU sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Google Cloud TPU.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Google Cloud TPU
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
Google Cloud TPU
Nessuna informazione sulla prova disponibileVertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.9
14
8.6
358
Facilità d'uso
9.2
14
8.2
367
Facilità di installazione
9.2
14
8.1
290
Facilità di amministrazione
9.0
14
7.9
141
Qualità del supporto
8.6
13
8.1
334
the product è stato un buon partner negli affari?
9.4
13
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
8.3
14
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
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
Google Cloud TPU e Vertex AI sono categorizzati comeApprendimento automatico
Categorie uniche
Google Cloud TPU non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Google Cloud TPU
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
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
11.1%
Ricerca
11.1%
Ospitalità
11.1%
Servizi Finanziari
11.1%
Bancario
11.1%
Altro
44.4%
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
54.3%
Alternative
Discussioni
Google Cloud TPU non ha discussioni con risposte
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