Quello che mi piace di più di Vertex AI è come unifica l'intero flusso di lavoro del machine learning — dalla preparazione dei dati e l'addestramento fino al deployment e al monitoraggio. Lo abbiamo utilizzato per ottimizzare la nostra pipeline di ML, e l'integrazione con BigQuery e Google Cloud Storage rende la gestione dei dati incredibilmente efficiente. L'interfaccia utente è intuitiva, ed è facile passare dalla sperimentazione senza codice allo sviluppo di modelli personalizzati su larga scala. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Alcune configurazioni avanzate possono essere complesse all'inizio, specialmente per impostare lavori di addestramento personalizzati o regolare gli iperparametri. Anche i costi possono diventare elevati con il frequente riaddestramento del modello. La documentazione è completa ma a volte frammentata in diverse sezioni di Google Cloud, il che può rallentare la configurazione per i nuovi utenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più è quanto sia facile gestire l'intero flusso di lavoro del machine learning in un unico posto. Dall'addestramento al deployment, tutto è ben integrato con gli altri strumenti di Google Cloud. L'interfaccia è semplice e le funzionalità di automazione fanno risparmiare molto tempo quando si gestiscono più modelli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte i prezzi possono essere un po' confusi, specialmente quando si lavora con grandi set di dati o lavori di addestramento lunghi. Inoltre, la documentazione potrebbe essere più approfondita in alcune aree per i principianti. È potente, ma i nuovi utenti potrebbero aver bisogno di un po' di tempo per abituarsi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Vertex AI rende sorprendentemente semplice passare dalla sperimentazione alla produzione. Apprezzo molto l'integrazione con il resto dei servizi di Google Cloud—BigQuery, Dataflow e Cloud Storage si connettono senza problemi, il che fa risparmiare molto tempo nella preparazione e nel deployment dei modelli. Come appassionato di cloud, apprezzo anche come Vertex AI offra notebook Jupyter gestiti, AutoML e API pre-addestrate che abbassano la barriera per team di diversi livelli tecnici. Sembra un vero ecosistema end-to-end per il machine learning e l'AI. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento può essere ripida all'inizio, soprattutto per chi è nuovo al modo di organizzare le risorse di Google Cloud. Anche la trasparenza dei prezzi potrebbe migliorare; i costi possono aumentare rapidamente se non si impostano quote o monitoraggio. Alcune funzionalità, come l'orchestrazione avanzata delle pipeline o i lavori di addestramento personalizzati, possono sembrare un po' opprimenti senza una documentazione solida o un'esperienza precedente in ML Ops. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Mi piace la sua integrazione senza soluzione di continuità nell'ecosistema di Google Cloud, che rende l'intero ciclo di vita del machine learning—preparazione dei dati, addestramento, distribuzione e monitoraggio—unificato ed efficiente. Che tu sia un principiante che utilizza AutoML o un data scientist esperto che distribuisce modelli personalizzati, Vertex AI supporta entrambi senza costringerti a un unico flusso di lavoro. In generale, semplifica i complessi flussi di lavoro di ML senza sacrificare flessibilità o prestazioni. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che non mi piace di Vertex AI è che può sembrare un po' opprimente all'inizio, soprattutto se sei nuovo su Google Cloud o sulle piattaforme di machine learning in generale.

Ci sono molti strumenti, impostazioni e opzioni—talvolta è difficile sapere da dove iniziare o qual è il modo "giusto" di fare qualcosa. La documentazione è buona, ma non sempre adatta ai principianti, e alcune funzionalità sembrano nascoste o non ben spiegate.

Inoltre, il prezzo può essere un po' difficile da stimare in anticipo. Devi davvero prestare attenzione a quali risorse stai utilizzando (come lavori di addestramento, archiviazione, notebook, ecc.) o potresti finire per essere sorpreso dal conto. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La parte migliore per me è come tutto sia integrato. Posso addestrare, testare e distribuire modelli tutto all'interno della stessa piattaforma. Risparmia tempo nel passare da uno strumento all'altro. Il cruscotto è pulito e la connessione con i servizi di Google Cloud rende il flusso di lavoro più fluido. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte i prezzi possono essere confusi, specialmente quando stai ancora imparando come vengono utilizzate le risorse. Inoltre, alcune funzionalità richiedono un po' di conoscenza tecnica per essere configurate correttamente, il che può essere un po' frustrante all'inizio. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Quello che mi piace di più di Vertex AI è come centralizza tutto ciò che riguarda il machine learning in un unico posto. È facile addestrare, distribuire e monitorare i modelli senza dover passare tra diversi strumenti. Le integrazioni con i servizi di Google Cloud lo rendono anche molto conveniente per scalare e automatizzare i flussi di lavoro. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

A volte l'interfaccia sembra un po' complessa all'inizio, specialmente quando si impostano pipeline o permessi. Anche il prezzo può essere difficile da stimare con precisione per progetti più grandi, il che potrebbe essere una preoccupazione per i team più piccoli. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Apprezzo la configurazione e l'accessibilità dei modelli in Vertex AI. È particolarmente vantaggioso quando si lavora con più modelli, poiché fornisce un URL comune per gestirli, il che semplifica il deployment. Questa caratteristica rende la gestione degli URL dei modelli molto conveniente per il deployment. Inoltre, la configurazione iniziale di Vertex AI è stata molto facile ed efficiente, il che è un vantaggio significativo. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Sono frustrato con le funzionalità di protezione in Vertex AI perché non funzionano bene, in particolare quando si tratta di certi tipi di contenuti come armature e guardie. Ho riscontrato numerosi problemi legati a questo. Inoltre, sono preoccupato per la sua rilevazione inaccurata delle PII (Informazioni di Identificazione Personale). Nonostante non ci siano dati PII presenti, il sistema li segnala comunque, il che causa complicazioni inutili ed è una preoccupazione significativa per me. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Trovo Vertex AI davvero facile da usare, il che è un grande vantaggio per me, soprattutto quando navigo tra i compiti di sviluppo dell'IA. La semplicità del suo design mi ha attratto a sceglierlo rispetto ad altri fornitori, e ha soddisfatto le mie aspettative. Apprezzo anche i generosi 300 crediti gratuiti, che mi hanno permesso di esplorare le sue funzionalità senza un impegno finanziario iniziale. Questo è uno strumento molto buono per lo sviluppo dell'IA, e la disponibilità di numerosi modelli e strumenti di IA, inclusi molti modelli aperti, ne aumenta l'attrattiva. Inoltre, apprezzo l'integrazione con i modelli di OpenAI, che è un componente vitale per il mio lavoro. Questi aspetti collettivamente rendono Vertex AI una scelta favorita per i miei progetti di IA. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

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Vertex AI rende la costruzione e lo sviluppo di modelli di machine learning quasi senza sforzo, posso facilmente passare dalla sperimentazione nei notebook alle pipeline di produzione senza dover gestire più strumenti. Tutto, dalla versioning dei dataset alla valutazione dei modelli, vive sotto un unico tetto, e quella semplicità mantiene il mio flusso di lavoro pulito e veloce. Il modello si adatta così bene ai nostri strumenti esistenti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

La curva di apprendimento all'inizio è un po' informale, specialmente per quanto riguarda la configurazione degli ambienti e la comprensione dei prezzi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

Il vertex AI di Google si posiziona come una piattaforma completa per il ciclo di vita del machine learning e la formazione e preparazione dei dati, con la sua forza principale nel cloud di Google. Ha un'interfaccia molto user-friendly con molte funzionalità disponibili per rendere il nostro lavoro facile, poiché possiamo implementare il nostro lavoro senza sforzo e rendere l'apprendimento più facile e conveniente utilizzandolo 4-5 volte al giorno, con facile integrazione e un ottimo supporto clienti. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.

la sua curva di apprendimento è complessa e non offre un flusso di lavoro semplificato e poiché è molto costoso, rende imprevedibile il prezzo "pay as you go" e la frammentazione della documentazione è diversa nelle varie sezioni di Google Cloud, il che può rallentare l'impostazione iniziale e la risoluzione dei problemi. Recensione raccolta e ospitata su G2.com.