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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 soddisfazione complessiva degli utenti, vantando un punteggio G2 significativamente più alto rispetto a WhyLabs. Gli utenti apprezzano la sua integrazione senza soluzione di continuità degli strumenti, che consente loro di passare senza sforzo dalla sperimentazione alle pipeline di produzione, migliorando l'efficienza del loro flusso di lavoro.
- Gli utenti dicono che WhyLabs brilla nel supporto clienti, con molti che evidenziano la reattività e l'utilità del team di supporto. Questo aiuto proattivo è particolarmente vantaggioso per gli utenti che hanno bisogno di impostare rapidamente il monitoraggio della qualità degli input e delle prestazioni del modello.
- I revisori menzionano che il design user-friendly di Vertex AI rende facile navigare attraverso i compiti di sviluppo AI. Un utente ha notato la semplicità della piattaforma, che li ha aiutati a evitare il fastidio di gestire più strumenti, rendendo la loro esperienza più piacevole.
- Secondo le recensioni verificate, WhyLabs offre un forte focus sulle capacità di monitoraggio, con gli utenti che lodano la sua capacità di impostare avvisi per potenziali problemi nelle soluzioni AI/ML. Questa caratteristica consente ai team di affrontare proattivamente i problemi, riducendo il rischio di errori in produzione.
- I revisori di G2 evidenziano che mentre Vertex AI ha un set di funzionalità robusto, affronta sfide nel soddisfare le esigenze specifiche del flusso di lavoro per alcuni utenti, che hanno segnalato occasionali difficoltà di configurazione. Questo contrasta con WhyLabs, che è noto per la facilità di ingestione delle funzionalità e la configurazione iniziale.
- Gli utenti riportano che la scalabilità di Vertex AI è un punto di forza, con molti che apprezzano la sua capacità di gestire efficacemente le crescenti esigenze di dati. Tuttavia, WhyLabs offre anche una solida scalabilità, sebbene alcuni utenti ritengano che possa non eguagliare le capacità complete di Vertex AI in quest'area.
Vertex AI vs WhyLabs
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato WhyLabs più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con WhyLabs in generale.
- I revisori hanno ritenuto che WhyLabs 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 WhyLabs sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di WhyLabs rispetto a Vertex AI.
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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
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Monitoraggio di ML e dati per individui
- Fino a 200 caratteristiche o colonne/Progetto
- Cinque segmenti/Progetto
- 10M previsioni/mese
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WhyLabs
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.6
360
8.9
25
Facilità d'uso
8.2
369
8.5
25
Facilità di installazione
8.1
292
8.7
17
Facilità di amministrazione
7.9
142
9.1
13
Qualità del supporto
8.1
336
9.7
25
the product è stato un buon partner negli affari?
8.2
136
9.7
11
Direzione del prodotto (% positivo)
9.2
354
10.0
25
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
8.3
73
8.3
17
8.1
74
8.9
19
8.3
74
7.5
17
8.3
70
8.1
19
8.8
70
8.1
18
Distribuzione
8.4
73
8.1
18
8.3
72
8.9
20
8.4
71
7.7
17
8.5
71
8.3
20
8.7
69
8.3
21
Gestione
8.3
70
7.6
16
8.5
69
9.3
21
8.0
69
8.0
15
8.1
69
7.2
15
Operazioni
8.2
69
9.1
19
8.4
70
8.1
16
8.3
70
8.4
18
Gestione
8.1
68
8.1
15
8.4
69
9.5
20
8.3
68
8.5
16
Intelligenza Artificiale Generativa
8.2
34
8.2
12
8.4
34
8.2
12
Piattaforme di Data Science e Machine LearningNascondi 25 CaratteristicheMostra 25 Caratteristiche
8.2
215
Dati insufficienti
Sistema
8.2
170
Dati insufficienti
Sviluppo del Modello
8.4
203
Dati insufficienti
7.9
180
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 WhyLabs sono categorizzati comePiattaforme MLOps
Categorie uniche
WhyLabs 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.)
WhyLabs
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
54.5%
Tecnologia dell'informazione e servizi
25.9%
Software per computer
18.5%
Servizi Finanziari
14.8%
Consulenza
7.4%
Internet
7.4%
Altro
25.9%
Alternative
Discussioni
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