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Confronta Vertex AI e neptune.ai 
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Vertex AI
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Sfoglia tutti i piani tariffari 4Riassunto
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 garantisce prestazioni robuste durante i periodi di massimo utilizzo. Al contrario, Neptune.ai, pur essendo ancora forte, ha un punteggio leggermente inferiore di 8.4 in quest'area, indicando che Vertex AI potrebbe offrire un'esperienza più affidabile per applicazioni critiche.
- I revisori menzionano che Neptune.ai brilla nella Qualità del Supporto, raggiungendo un impressionante punteggio di 9.7. Gli utenti su G2 evidenziano la reattività e l'utilità del team di supporto, mentre la qualità del supporto di Vertex AI, valutata a 8.2, potrebbe non soddisfare lo stesso livello di soddisfazione degli utenti.
- Gli utenti di G2 notano che la Facilità di Configurazione per Neptune.ai è particolarmente degna di nota, con un punteggio di 9.4, rendendola una scelta preferita per i team che desiderano iniziare rapidamente. Vertex AI, con un punteggio di 8.2, potrebbe richiedere più tempo e sforzo per essere configurato, il che potrebbe essere uno svantaggio per alcuni utenti.
- I revisori menzionano che entrambe le piattaforme offrono forti capacità di Addestramento Modelli, ciascuna con un punteggio di 8.5. Tuttavia, gli utenti segnalano che gli algoritmi pre-costruiti di Vertex AI forniscono una libreria più estesa, che può accelerare il processo di sviluppo per progetti di machine learning rispetto a Neptune.ai.
- Gli utenti dicono che le funzionalità di Monitoraggio di Neptune.ai sono altamente valutate a 9.1, consentendo un'efficace supervisione delle prestazioni del modello. Al contrario, le capacità di monitoraggio di Vertex AI, valutate a 8.6, potrebbero non offrire lo stesso livello di dettaglio o facilità d'uso, il che potrebbe influire sulla gestione continua del modello.
- I revisori menzionano che la Velocità di Inferenza AI di Vertex AI, valutata a 8.6, è un vantaggio significativo per le applicazioni che richiedono elaborazione in tempo reale. Neptune.ai, pur essendo competitivo, ottiene un punteggio leggermente inferiore di 8.4, il che potrebbe influire sulle prestazioni in scenari sensibili al tempo.
Vertex AI vs neptune.ai
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato neptune.ai più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con neptune.ai in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a neptune.ai.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che neptune.ai sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di neptune.ai rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
Vertex 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
neptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Gratuito
For teams starting out with experiment tracking
- Up to 3 users
- 1 workspace
- 1 project
Prova Gratuita
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
neptune.ai
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
358
8.4
48
Facilità d'uso
8.2
367
9.1
52
Facilità di installazione
8.1
290
9.2
32
Facilità di amministrazione
7.9
141
8.8
10
Qualità del supporto
8.1
334
9.6
45
the product è stato un buon partner negli affari?
8.2
135
8.7
10
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
352
9.5
48
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
8.3
73
8.7
36
8.1
74
9.3
38
8.3
74
9.0
39
8.3
70
Funzionalità non disponibile
8.8
70
8.9
33
Distribuzione
8.4
73
8.5
34
8.3
72
9.1
34
8.4
71
9.0
35
8.5
71
Funzionalità non disponibile
8.7
69
8.8
34
Gestione
8.3
70
8.5
34
8.5
69
9.1
37
8.0
69
8.3
33
8.1
69
8.2
34
Operazioni
8.2
69
8.3
32
8.4
70
Funzionalità non disponibile
8.3
70
9.2
32
Gestione
8.1
68
8.2
29
8.4
69
9.0
30
8.3
68
8.5
29
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
34
Funzionalità non disponibile
8.4
34
Funzionalità non disponibile
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
214
Dati insufficienti
Sistema
8.2
170
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.4
202
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
202
Dati insufficienti
Sviluppo del modello
8.2
165
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
196
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
178
Dati insufficienti
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
165
Dati insufficienti
8.4
163
Dati insufficienti
Distribuzione
8.2
193
Dati insufficienti
8.3
194
Dati insufficienti
8.5
193
Dati insufficienti
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
103
Dati insufficienti
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
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
Dati insufficienti
Infrastruttura di AI GenerativaNascondi 14 CaratteristicheMostra 14 Caratteristiche
8.4
29
Dati insufficienti
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.9
28
Dati insufficienti
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
28
Dati insufficienti
7.8
28
Dati insufficienti
7.9
28
Dati insufficienti
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.4
28
Dati insufficienti
8.1
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.6
28
Dati insufficienti
8.5
28
Dati insufficienti
8.9
28
Dati insufficienti
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
28
Dati insufficienti
8.3
28
Dati insufficienti
Integrazione - Apprendimento Automatico
8.5
67
Dati insufficienti
Apprendimento - Apprendimento automatico
8.5
66
Dati insufficienti
8.3
65
Dati insufficienti
8.8
66
Dati insufficienti
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
8.9
23
Dati insufficienti
Ingegneria dei Prompt - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
22
Dati insufficienti
8.9
22
Dati insufficienti
Ottimizzazione dell'Inferenza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.8
22
Dati insufficienti
Giardino dei Modelli - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
22
Dati insufficienti
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.0
22
Dati insufficienti
Sviluppo di Applicazioni - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.2
22
Dati insufficienti
Distribuzione del Modello - Operazionalizzazione di Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
22
Dati insufficienti
8.7
21
Dati insufficienti
Guardrails - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.0
21
Dati insufficienti
8.8
21
Dati insufficienti
Monitoraggio del Modello - Operazionalizzazione dei Modelli di Linguaggio di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.7
21
Dati insufficienti
9.0
21
Dati insufficienti
Sicurezza - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
9.1
22
Dati insufficienti
8.9
22
Dati insufficienti
Gateway e Router - Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
8.9
22
Dati insufficienti
Personalizzazione - Costruttori di Agenti AI
8.5
27
Dati insufficienti
7.6
27
Dati insufficienti
8.3
26
Dati insufficienti
Funzionalità - Costruttori di Agenti AI
8.1
27
Dati insufficienti
7.3
27
Dati insufficienti
8.2
26
Dati insufficienti
7.2
27
Dati insufficienti
Dati e Analisi - Costruttori di Agenti AI
7.7
25
Dati insufficienti
7.9
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
Integrazione - Costruttori di Agenti AI
8.7
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
8.0
27
Dati insufficienti
7.5
27
Dati insufficienti
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
Vertex AI e neptune.ai sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
neptune.ai non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Vertex AI
Piccola impresa(50 o meno dip.)
Mid-Market(51-1000 dip.)
Enterprise(> 1000 dip.)
neptune.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
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%
Software per computer
27.8%
Ricerca
9.3%
Assicurazione
9.3%
Biotecnologia
9.3%
Sviluppo del programma
5.6%
Altro
38.9%
Alternative
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