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Piccola Impresa (41.0% delle recensioni)
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SAS Model Manager
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(69)4.6 su 5
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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 in Alta Disponibilità AI con un punteggio di 9.2, indicando un supporto infrastrutturale robusto, mentre SAS Model Manager, sebbene forte, ottiene un punteggio inferiore in quest'area, suggerendo che potrebbe non essere altrettanto affidabile per applicazioni ad alta domanda.
- I revisori menzionano che la Velocità di Inferenza AI di Vertex AI è valutata a 8.6, cruciale per applicazioni in tempo reale, mentre SAS Model Manager non evidenzia questa caratteristica in modo altrettanto prominente, portando a preoccupazioni sulle prestazioni in scenari sensibili al tempo.
- Gli utenti di G2 evidenziano la superiore Flessibilità Linguistica di Vertex AI con un punteggio di 8.4, permettendo una gamma più ampia di linguaggi di programmazione, mentre il punteggio di 7.7 di SAS Model Manager indica più limitazioni, che potrebbero influire sull'esperienza utente per team di sviluppo diversificati.
- Gli utenti su G2 riportano che la Scalabilità dell'Addestramento del Modello di Vertex AI è valutata a 8.5, rendendola una scelta migliore per le organizzazioni che cercano di scalare i loro sforzi di apprendimento automatico, mentre il punteggio inferiore di SAS Model Manager suggerisce che potrebbe avere difficoltà con set di dati più grandi o modelli più complessi.
- I revisori menzionano che Vertex AI offre un'interfaccia Drag and Drop più intuitiva con un punteggio di 8.1, che migliora l'esperienza utente, mentre il punteggio inferiore di SAS Model Manager in quest'area indica una curva di apprendimento più ripida per i nuovi utenti.
- Gli utenti dicono che il Costo per Chiamata API di Vertex AI è valutato a 8.0, che è competitivo, ma la struttura dei prezzi di SAS Model Manager è notata come meno trasparente, portando a potenziali preoccupazioni sui costi per gli utenti che cercano di gestire i budget in modo efficace.
SAS Model Manager vs Vertex AI
Quando hanno valutato le due soluzioni, i revisori hanno trovato Vertex AI più facile da usare, configurare e amministrare. I revisori hanno anche preferito fare affari con Vertex AI in generale.
- I revisori hanno ritenuto che Vertex AI soddisfi meglio le esigenze della loro azienda rispetto a SAS Model Manager.
- Quando si confronta la qualità del supporto continuo del prodotto, i revisori hanno ritenuto che SAS Model Manager sia l'opzione preferita.
- Per gli aggiornamenti delle funzionalità e le roadmap, i nostri revisori hanno preferito la direzione di Vertex AI rispetto a SAS Model Manager.
Prezzi
Prezzo di Ingresso
SAS Model Manager
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
SAS Model Manager
Prova gratuita disponibile
Vertex AI
Prova gratuita disponibile
Valutazioni
Soddisfa i requisiti
8.3
12
8.6
359
Facilità d'uso
8.0
15
8.2
368
Facilità di installazione
6.7
11
8.1
291
Facilità di amministrazione
7.3
8
7.9
141
Qualità del supporto
8.8
12
8.1
335
the product è stato un buon partner negli affari?
7.9
8
8.2
135
Direzione del prodotto (% positivo)
9.1
13
9.2
353
Caratteristiche per Categoria
Distribuzione
7.7
5
8.3
73
7.8
6
8.1
74
7.8
6
8.3
74
8.3
6
8.3
70
8.3
6
8.8
70
Distribuzione
7.2
6
8.4
73
7.5
6
8.3
72
8.1
6
8.4
71
8.1
6
8.5
71
8.1
6
8.7
69
Gestione
7.8
6
8.3
70
8.9
6
8.5
69
8.3
6
8.0
69
8.3
6
8.1
69
Operazioni
7.5
6
8.2
69
7.8
6
8.4
70
7.8
6
8.3
70
Gestione
7.8
6
8.1
68
8.9
6
8.4
69
8.3
6
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
SAS Model Manager e Vertex AI sono categorizzati comeApprendimento automatico e Piattaforme MLOps
Categorie uniche
SAS Model Manager non ha categorie uniche
Recensioni
Dimensione dell'Azienda dei Recensori
SAS Model Manager
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
61.8%
Ospedale e Assistenza Sanitaria
5.5%
Bancario
5.5%
Sicurezza Pubblica
3.6%
Ingegneria Meccanica o Industriale
3.6%
Altro
20.0%
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
SAS Model Manager non ha discussioni con risposte
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?
2 Commenti
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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