Top 10 Alternative e Competitor di Vertex AI

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Apprendimento automatico

Azure Machine Learning

Di Microsoft

4.3/5

(88)

Descrizione del Prodotto

Azure Machine Learning è un servizio di livello enterprise che facilita il ciclo di vita completo del machine learning, permettendo a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli in modo efficiente. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Preparazione dei Dati: Itera rapidamente la preparazione dei dati su cluster Apache Spark all'interno di Azure Machine Learning, interoperabile con Microsoft Fabric. - Feature Store: Aumenta l'agilità nella distribuzione dei tuoi modelli rendendo le caratteristiche scopribili e riutilizzabili tra i workspace. - Infrastruttura AI: Sfrutta un'infrastruttura AI appositamente progettata per combinare le ultime GPU e il networking InfiniBand. - Machine Learning Automatizzato: Crea rapidamente modelli di machine learning accurati per compiti che includono classificazione, regressione, visione e elaborazione del linguaggio naturale. - AI Responsabile: Costruisci soluzioni AI responsabili con capacità di interpretabilità. Valuta l'equità del modello attraverso metriche di disparità e mitiga l'iniquità. - Catalogo Modelli: Scopri, affina e distribuisci modelli di base da Microsoft, OpenAI, Hugging Face, Meta, Cohere e altri utilizzando il catalogo modelli. - Prompt Flow: Progetta, costruisci, valuta e distribuisci flussi di lavoro di modelli linguistici con il prompt flow. - Endpoint Gestiti: Operazionalizza la distribuzione e la valutazione dei modelli, registra le metriche e esegui rollout sicuri dei modelli. Valore Primario e Soluzioni Fornite: Azure Machine Learning accelera il tempo per ottenere valore semplificando l'ingegneria dei prompt e i flussi di lavoro dei modelli di machine learning, facilitando uno sviluppo più rapido dei modelli con una potente infrastruttura AI. Semplifica le operazioni abilitando pipeline end-to-end riproducibili e automatizzando i flussi di lavoro con integrazione e distribuzione continua (CI/CD). La piattaforma garantisce fiducia nello sviluppo attraverso una governance unificata dei dati e dell'AI con sicurezza e conformità integrate, permettendo al calcolo di funzionare ovunque per il machine learning ibrido. Inoltre, promuove l'AI responsabile fornendo visibilità nei modelli, valutando i flussi di lavoro dei modelli linguistici e mitigando equità, pregiudizi e danni con sistemi di sicurezza integrati.

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, Azure Machine Learning è:

Più lento a raggiungere il roi

Meglio nel supporto

Più facile da amministrare

Categorie in comune con Vertex AI:

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Amazon SageMaker

Di Amazon Web Services (AWS)

4.2/5

(48)

Descrizione del Prodotto

Amazon SageMaker è un servizio completamente gestito che consente a data scientist e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning (ML) su larga scala. Fornisce una suite completa di strumenti e infrastrutture, semplificando l'intero flusso di lavoro ML dalla preparazione dei dati alla distribuzione del modello. Con SageMaker, gli utenti possono connettersi rapidamente ai dati di addestramento, selezionare e ottimizzare algoritmi e distribuire modelli in un ambiente sicuro e scalabile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Ambienti di Sviluppo Integrati (IDE): SageMaker offre un'interfaccia unificata basata sul web con IDE integrati, tra cui JupyterLab e RStudio, facilitando uno sviluppo e una collaborazione senza interruzioni. - Algoritmi e Framework Pre-costruiti: Include una selezione di algoritmi ML ottimizzati e supporta framework popolari come TensorFlow, PyTorch e Apache MXNet, permettendo flessibilità nello sviluppo dei modelli. - Ottimizzazione Automatica dei Modelli: SageMaker può ottimizzare automaticamente i modelli per raggiungere un'accuratezza ottimale, riducendo il tempo e lo sforzo richiesti per le regolazioni manuali. - Addestramento e Distribuzione Scalabili: Il servizio gestisce l'infrastruttura sottostante, consentendo un addestramento efficiente dei modelli su grandi set di dati e la loro distribuzione su cluster auto-scalabili per un'alta disponibilità. - MLOps e Governance: SageMaker fornisce strumenti per il monitoraggio, il debugging e la gestione dei modelli ML, garantendo operazioni robuste e conformità con gli standard di sicurezza aziendali. Valore Primario e Problema Risolto: Amazon SageMaker affronta la complessità e la natura intensiva in termini di risorse dello sviluppo e della distribuzione dei modelli ML. Offrendo un ambiente completamente gestito con strumenti integrati e infrastruttura scalabile, accelera il ciclo di vita ML, riduce il sovraccarico operativo e consente alle organizzazioni di ottenere intuizioni e valore dai loro dati in modo più efficiente. Questo consente alle aziende di innovare rapidamente e implementare soluzioni AI senza la necessità di un'ampia competenza interna o gestione dell'infrastruttura.

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, Amazon SageMaker è:

Più lento a raggiungere il roi

Più facile fare affari con

Più facile da amministrare

Categorie in comune con Vertex AI:

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

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Databricks Data Intelligence Platform

Di Databricks Inc.

4.6/5

(658)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, Databricks Data Intelligence Platform è:

Più lento a raggiungere il roi

Più utilizzabile

Più facile fare affari con

Categorie in comune con Vertex AI:

MATLAB

Di MathWorks

4.5/5

(764)

Descrizione del Prodotto

MATLAB è un ambiente di programmazione e calcolo numerico di alto livello ampiamente utilizzato da ingegneri e scienziati per l'analisi dei dati, lo sviluppo di algoritmi e la modellazione di sistemi. Offre un ambiente desktop ottimizzato per processi di analisi e progettazione iterativi, insieme a un linguaggio di programmazione che esprime direttamente la matematica delle matrici e degli array. La funzione Live Editor consente agli utenti di creare script che integrano codice, output e testo formattato all'interno di un notebook eseguibile. Caratteristiche e Funzionalità Principali: - Analisi dei Dati: Strumenti per esplorare, modellare e analizzare i dati. - Grafica: Funzioni per visualizzare ed esplorare i dati attraverso vari grafici e diagrammi. - Programmazione: Capacità di creare script, funzioni e classi per flussi di lavoro personalizzati. - Creazione di App: Strutture per sviluppare applicazioni desktop e web. - Interfacce con Linguaggi Esterni: Integrazione con linguaggi come Python, C/C++, Fortran e Java. - Connettività Hardware: Supporto per collegare MATLAB a varie piattaforme hardware. - Calcolo Parallelo: Capacità di eseguire calcoli su larga scala e parallelizzare simulazioni utilizzando desktop multicore, GPU, cluster e risorse cloud. - Distribuzione: Opzioni per condividere programmi MATLAB e distribuirli su applicazioni aziendali, dispositivi embedded e ambienti cloud. Valore Primario e Soluzioni per gli Utenti: MATLAB semplifica i calcoli matematici complessi e i compiti di analisi dei dati, consentendo agli utenti di sviluppare algoritmi e modelli in modo efficiente. I suoi toolbox completi e le app interattive facilitano il prototyping rapido e la progettazione iterativa, riducendo i tempi di sviluppo. La scalabilità della piattaforma consente una transizione senza soluzione di continuità dalla ricerca alla produzione, supportando la distribuzione su vari sistemi senza modifiche estese al codice. Integrandosi con più linguaggi di programmazione e piattaforme hardware, MATLAB offre un ambiente versatile che risponde alle diverse esigenze di ingegneri e scienziati in vari settori.

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, MATLAB è:

Più lento a raggiungere il roi

Più facile da amministrare

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Vertex AI:

IBM Watson Studio

Di IBM

4.2/5

(165)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, IBM Watson Studio è:

Più lento a raggiungere il roi

Meglio nel supporto

Categorie in comune con Vertex AI:

Alteryx

Di Alteryx

4.6/5

(671)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, Alteryx è:

Più lento a raggiungere il roi

Più facile fare affari con

Più utilizzabile

Categorie in comune con Vertex AI:

Piattaforme di Machine Learning a Basso Codice

Apprendimento automatico

SAP HANA Cloud

Di SAP

4.3/5

(570)

Descrizione del Prodotto

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, SAP HANA Cloud è:

Più lento a raggiungere il roi

Più costoso

Più facile fare affari con

Categorie in comune con Vertex AI:

Operazionalizzazione dei Modelli Linguistici di Grandi Dimensioni (LLMOps)

Apprendimento automatico

Botpress

Di Botpress

4.5/5

(461)

Descrizione del Prodotto

Botpress è una piattaforma di intelligenza artificiale conversazionale facile da usare che consente a individui e team di tutte le dimensioni di progettare, costruire e distribuire chatbot alimentati da AI per varie applicazioni. Come pioniere nel settore dei chatbot, Botpress abbraccia la potenza dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM) e dell'AI generativa per creare esperienze di chatbot personalizzate e coinvolgenti per qualsiasi scopo. Disponibile in oltre 100 lingue e con una suite di strumenti nativa GPT per aiutarti a sbloccare la tua creatività, Botpress ti supporta nel raggiungere i tuoi obiettivi di automazione delle conversazioni.

I recensori dicono che rispetto a Vertex AI, Botpress è:

Più lento a raggiungere il roi

Più facile da amministrare

Più facile da configurare

Categorie in comune con Vertex AI: