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RapidCanvas
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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 e affidabilità costanti, mentre RapidCanvas, sebbene forte, ottiene un punteggio leggermente inferiore in quest'area, indicando che Vertex AI potrebbe essere una scelta migliore per le aziende che danno priorità al tempo di attività.
- I revisori menzionano che RapidCanvas brilla nella Facilità di Configurazione, raggiungendo un punteggio di 9.6 rispetto all'8.2 di Vertex AI. Questo suggerisce che RapidCanvas potrebbe essere più user-friendly per i team che desiderano iniziare rapidamente senza conoscenze tecniche estese.
- Gli utenti di G2 evidenziano che RapidCanvas offre capacità superiori di Addestramento Modelli, con un punteggio di 9.4, mentre Vertex AI ottiene 8.5. Questo indica che RapidCanvas potrebbe fornire strumenti più robusti per addestrare modelli in modo efficace, cruciale per le aziende guidate dai dati.
- Gli utenti su G2 notano che RapidCanvas ha un'interfaccia Drag and Drop più completa, con un punteggio di 9.1 rispetto all'8.1 di Vertex AI. Questa caratteristica è particolarmente vantaggiosa per gli utenti che preferiscono un approccio visivo alla costruzione e gestione dei loro modelli AI.
- I revisori menzionano che la funzione di Crittografia Dati AI di Vertex AI ottiene un impressionante punteggio di 9.2, fondamentale per le organizzazioni preoccupate per la sicurezza dei dati, mentre il punteggio di RapidCanvas in quest'area non è specificato, suggerendo che Vertex AI potrebbe offrire misure di sicurezza più forti.
- Gli utenti dicono che RapidCanvas fornisce un supporto migliore per l'Elaborazione del Linguaggio Naturale, con un punteggio di 8.7 rispetto all'8.6 di Vertex AI. Questo leggero vantaggio potrebbe rendere RapidCanvas un'opzione più attraente per le aziende focalizzate sullo sviluppo di applicazioni che si basano fortemente sulle capacità NLP.
RapidCanvas vs Vertex AI
Valutando le due soluzioni, i recensori hanno trovato RapidCanvas più facile da usare, configurare e amministrare. I recensori hanno anche preferito fare affari con RapidCanvas nel complesso.
- I revisori hanno ritenuto che RapidCanvas 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 RapidCanvas sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di RapidCanvas rispetto a Vertex AI.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
RapidCanvas
Pricing
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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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Vertex AI
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Valutazioni
Soddisfa i requisiti
9.1
30
8.6
359
Facilità d'uso
8.7
31
8.2
368
Facilità di installazione
9.1
22
8.1
291
Facilità di amministrazione
9.3
15
7.9
141
Qualità del supporto
9.6
31
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
9.8
15
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.6
29
9.2
353
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
8.7
24
8.2
214
Sistema
8.9
22
8.2
170
Sviluppo del Modello
8.4
23
8.4
202
8.9
24
7.9
179
8.8
24
8.4
200
9.1
24
8.5
202
Sviluppo del modello
9.0
21
8.2
165
Servizi di Machine/Deep Learning
7.8
23
8.2
200
8.6
22
8.4
196
8.6
22
8.2
195
9.4
21
8.2
178
Servizi di Machine/Deep Learning
8.5
20
8.5
165
8.8
20
8.4
163
Distribuzione
9.3
20
8.2
193
9.4
18
8.3
194
9.6
19
8.5
193
Intelligenza Artificiale Generativa
8.3
20
8.3
102
8.4
19
8.2
102
7.5
19
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
RapidCanvas e Vertex AI sono categorizzati comePiattaforme di Data Science e Machine Learning
Categorie uniche
RapidCanvas non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
RapidCanvas
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
Software per computer
15.6%
Tecnologia dell'informazione e servizi
12.5%
Servizi Finanziari
9.4%
Trasporti/Autotrasporti/Ferrovia
6.3%
Ricerca
6.3%
Altro
50.0%
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
54.4%
Alternative
Discussioni
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A cosa serve Google Cloud AI Platform?
2 Commenti
KS
La piattaforma AI di Google Cloud ci consente di costruire modelli di apprendimento automatico, che funzionano su qualsiasi tipo e dimensione di dati.Leggi di più
What software libraries does cloud ML engine support?
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JP
Supporta approssimativamente tutte le librerie di tendenza.Leggi di più
Che cos'è la piattaforma Google AI?
1 Commento
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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