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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 degli utenti, vantando un punteggio complessivo significativamente più alto rispetto a Nvidia AI Enterprise. Gli utenti apprezzano il suo design intuitivo, che rende la navigazione nei compiti di sviluppo AI senza sforzo, come ha notato un revisore la facilità di passaggio dalla sperimentazione alle pipeline di produzione.
- Secondo recensioni verificate, Vertex AI ha un numero robusto di esperienze utente recenti, con 27 recensioni negli ultimi 90 giorni, indicando un coinvolgimento attivo e soddisfazione. Al contrario, Nvidia AI Enterprise non ha ricevuto recensioni recenti, il che potrebbe suggerire una mancanza di feedback attuale degli utenti sulle sue prestazioni.
- Gli utenti dicono che la semplicità e facilità d'uso di Vertex AI sono caratteristiche distintive, con molti che evidenziano come semplifichi il processo di costruzione e sviluppo di modelli di machine learning. Un utente ha menzionato che la piattaforma consente una gestione senza soluzione di continuità delle versioni dei dataset e della valutazione dei modelli, rendendola una scelta preferita rispetto ai concorrenti.
- I revisori menzionano che Nvidia AI Enterprise offre una suite completa per lo sviluppo AI, sottolineando la sua versatilità e sicurezza di livello enterprise. Gli utenti apprezzano il potenziamento delle prestazioni dai GPU NVIDIA, descrivendolo come un "turbo" per i loro progetti AI, che può essere un vantaggio significativo per le organizzazioni focalizzate sul calcolo ad alte prestazioni.
- Secondo il feedback degli utenti, mentre Nvidia AI Enterprise ottiene buoni punteggi in aree come la qualità del supporto e la facilità di configurazione, affronta sfide nel coinvolgimento degli utenti, come evidenziato dal suo numero totale inferiore di recensioni. Questo potrebbe indicare che gli utenti potrebbero non condividere attivamente le loro esperienze rispetto a quelli che utilizzano Vertex AI.
- I revisori di G2 evidenziano che entrambe le piattaforme hanno punti di forza nell'addestramento dei modelli AI e nella scalabilità, ma i punteggi di soddisfazione più alti di Vertex AI suggeriscono che gli utenti la trovano più efficace per le loro esigenze. Gli utenti hanno notato la capacità della piattaforma di gestire compiti complessi con facilità, cosa che potrebbe non essere altrettanto pronunciata in Nvidia AI Enterprise basandosi sul panorama attuale dei feedback.
Nvidia AI Enterprise vs Vertex AI
- I revisori hanno ritenuto che Nvidia AI Enterprise 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 Nvidia AI Enterprise sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a Nvidia AI Enterprise.
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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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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.3
14
8.6
368
Facilità d'uso
9.0
14
8.2
377
Facilità di installazione
8.7
14
8.1
300
Facilità di amministrazione
Dati insufficienti
7.9
144
Qualità del supporto
8.5
14
8.1
344
the product è stato un buon partner negli affari?
Dati insufficienti
8.2
138
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
13
9.2
362
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
Dati insufficienti
8.3
73
Dati insufficienti
8.1
74
Dati insufficienti
8.3
75
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.8
71
Distribuzione
Dati insufficienti
8.4
73
Dati insufficienti
8.3
72
Dati insufficienti
8.4
71
Dati insufficienti
8.5
72
Dati insufficienti
8.7
69
Gestione
Dati insufficienti
8.3
70
Dati insufficienti
8.5
70
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
70
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
223
Sistema
Dati insufficienti
8.2
171
Sviluppo del Modello
Dati insufficienti
8.4
203
Dati insufficienti
7.9
179
Dati insufficienti
8.4
200
Dati insufficienti
8.5
203
Sviluppo del modello
Dati insufficienti
8.2
164
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.2
200
Dati insufficienti
8.4
198
Dati insufficienti
8.2
195
Dati insufficienti
8.2
177
Servizi di Machine/Deep Learning
Dati insufficienti
8.5
164
Dati insufficienti
8.4
162
Distribuzione
Dati insufficienti
8.2
198
Dati insufficienti
8.3
195
Dati insufficienti
8.5
195
Intelligenza Artificiale Generativa
Dati insufficienti
8.3
102
Dati insufficienti
8.2
102
Dati insufficienti
8.1
102
Agentic AI - Piattaforme di Scienza dei Dati e Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.0
33
Dati insufficienti
7.8
33
Dati insufficienti
7.7
34
Dati insufficienti
7.8
33
Dati insufficienti
8.4
34
Dati insufficienti
7.7
33
Dati insufficienti
7.8
33
Scalabilità e Prestazioni - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
12
8.9
28
8.5
12
8.6
28
8.8
12
8.5
28
Costo ed Efficienza - Infrastruttura di AI Generativa
8.2
12
8.0
29
8.8
12
7.7
29
8.2
12
7.9
28
Integrazione ed Estensibilità - Infrastruttura di AI Generativa
8.6
12
8.4
28
8.3
12
8.2
29
8.6
12
8.3
28
Sicurezza e Conformità - Infrastruttura di Intelligenza Artificiale Generativa
8.8
12
8.6
28
8.8
12
8.5
28
8.8
12
8.9
28
Usabilità e Supporto - Infrastruttura di AI Generativa
8.8
12
8.2
28
8.9
12
8.3
28
Integrazione - Apprendimento Automatico
Dati insufficienti
8.4
66
Apprendimento - Apprendimento automatico
Dati insufficienti
8.5
65
Dati insufficienti
8.3
64
Dati insufficienti
8.8
65
Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)Nascondi 15 CaratteristicheMostra 15 Caratteristiche
Dati insufficienti
9.0
24
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
9.3
23
Addestramento personalizzato - Operazionalizzazione di Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)
Dati insufficienti
9.1
23
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
Nvidia AI Enterprise e Vertex AI sono categorizzati comeOperazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps) e Infrastruttura di AI Generativa
Categorie uniche
Nvidia AI Enterprise non ha categorie uniche
Vertex AI è categorizzato comePiattaforme MLOps, Piattaforme di Data Science e Machine Learning, Apprendimento automatico, Costruttori di Agenti AI, e Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
Nvidia AI Enterprise
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
35.7%
Software per computer
14.3%
Produzione
7.1%
Personale e Reclutamento
7.1%
Sviluppo del programma
7.1%
Altro
28.6%
Software per computer
17.7%
Tecnologia dell'informazione e servizi
14.2%
Servizi Finanziari
6.9%
Vendita al dettaglio
3.7%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
3.4%
Altro
54.1%
Alternative
Discussioni
Nvidia AI Enterprise non ha discussioni con risposte
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