Comparar AWS Bedrock e Gemini Enterprise Agent Platform 
Produtos em Destaque
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (39.6% das avaliações)
Pequeno negócio (42.2% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
AWS Bedrock
Classificação por Estrelas
(48)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (39.6% das avaliações)
Prós e Contras
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre AWS BedrockGemini Enterprise Agent Platform
Classificação por Estrelas
(652)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.2% das avaliações)
Prós e Contras
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Saiba mais sobre Gemini Enterprise Agent PlatformResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os revisores do G2 relatam que o Vertex AI se destaca na gestão de fluxos de trabalho complexos de aprendizado de máquina, com os usuários apreciando sua capacidade de centralizar todo o ciclo de vida de ML. Um usuário destacou como ele simplifica tudo, desde a preparação de dados até a implantação, tornando-o uma escolha robusta para aqueles que buscam otimizar seus processos.
- Os usuários dizem que o AWS Bedrock oferece uma vantagem significativa com sua API unificada, permitindo a fácil troca entre diferentes modelos como Anthropic Claude 3.5 e Meta Llama 3. Essa flexibilidade é particularmente benéfica para equipes que buscam proteger suas aplicações para o futuro sem reconfigurações extensas.
- Os revisores mencionam que a integração do Vertex AI com o Google Cloud é perfeita, o que melhora a experiência geral do usuário. Os usuários notaram que essa integração simplifica a gestão de projetos de ML, facilitando a implantação e o monitoramento eficaz dos modelos.
- De acordo com avaliações verificadas, o processo de configuração do AWS Bedrock é elogiado por sua simplicidade, com os usuários achando fácil começar. Um revisor especificamente destacou a grande seleção de modelos fundamentais disponíveis, o que pode ser um ponto forte para equipes que precisam de acesso rápido a várias capacidades de IA.
- Os revisores do G2 destacam que, embora o Vertex AI tenha uma pontuação ligeiramente inferior em facilidade de configuração em comparação com o AWS Bedrock, seus recursos abrangentes para treinamento e implantação de modelos o tornam uma escolha preferida para usuários que priorizam uma plataforma de ML completa em detrimento da velocidade inicial de configuração.
- Os usuários relatam que ambas as plataformas têm seus pontos fortes em suporte e documentação, mas o AWS Bedrock se destaca ligeiramente na satisfação do usuário em relação à qualidade do suporte. Os revisores notaram que os serviços adicionais da AWS oferecem um bom suporte, o que pode ser crucial para equipes que dependem de um ecossistema mais amplo.
AWS Bedrock vs Gemini Enterprise Agent Platform
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam ambas igualmente fáceis de usar. No entanto, AWS Bedrock é mais fácil de configurar e administrar. Os revisores também preferiram fazer negócios com AWS Bedrock em geral.
- Os revisores sentiram que AWS Bedrock atende melhor às necessidades de seus negócios do que Gemini Enterprise Agent Platform.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que AWS Bedrock é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do AWS Bedrock em relação ao Gemini Enterprise Agent Platform.
Preços
Preço de Nível Básico
AWS Bedrock
Preço não disponívelGemini Enterprise Agent Platform
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
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- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
AWS Bedrock
Informação de teste não disponívelGemini Enterprise Agent Platform
Informação de teste não disponívelAvaliações
Atende aos requisitos
8.7
48
8.6
387
Facilidade de Uso
8.1
48
8.1
398
Facilidade de configuração
8.4
47
8.1
320
Facilidade de administração
9.0
17
7.9
150
Qualidade do Suporte
8.5
47
8.1
363
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.5
16
8.3
144
Direção de Produto (% positivo)
9.3
47
9.2
381
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.1
78
Dados insuficientes disponíveis
8.3
76
Dados insuficientes disponíveis
8.4
76
Dados insuficientes disponíveis
8.8
75
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
75
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.6
74
Dados insuficientes disponíveis
8.7
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.2
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
73
Dados insuficientes disponíveis
8.0
71
Dados insuficientes disponíveis
8.1
70
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.3
71
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
72
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
37
Dados insuficientes disponíveis
8.6
37
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
248
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.5
206
Dados insuficientes disponíveis
7.8
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
204
Dados insuficientes disponíveis
8.5
206
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
164
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.3
201
Dados insuficientes disponíveis
8.5
200
Dados insuficientes disponíveis
8.2
197
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
164
Dados insuficientes disponíveis
8.5
163
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
210
Dados insuficientes disponíveis
8.3
200
Dados insuficientes disponíveis
8.6
205
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
106
Dados insuficientes disponíveis
8.3
103
Dados insuficientes disponíveis
8.1
102
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.0
35
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.6
36
Dados insuficientes disponíveis
7.8
32
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.4
33
Dados insuficientes disponíveis
7.6
33
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
9.1
16
9.0
31
8.6
14
8.7
32
8.0
15
8.6
31
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
7.8
17
8.0
34
8.6
16
7.7
31
7.9
14
8.1
30
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
8.6
14
8.5
30
9.0
16
8.3
32
8.4
16
8.5
31
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
8.6
14
8.7
30
8.8
15
8.3
32
8.5
14
8.9
30
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
7.4
16
8.2
31
7.7
14
8.5
31
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
64
Dados insuficientes disponíveis
8.3
63
Dados insuficientes disponíveis
8.8
64
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
8.2
5
9.0
26
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.0
5
8.8
24
7.3
5
9.0
24
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.7
5
9.3
25
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
7.7
5
9.1
24
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
23
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
8.3
5
8.7
22
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
23
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.0
5
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
9.0
23
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
7.9
7
8.6
28
7.6
7
7.6
27
7.7
8
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
7.5
8
8.1
27
7.4
7
7.3
27
7.4
7
8.2
26
8.1
7
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
8.1
7
7.8
26
8.1
7
7.9
27
9.3
7
8.1
28
Integração - Construtores de Agentes de IA
8.3
7
8.8
28
8.3
7
8.2
30
7.9
7
8.1
28
7.5
6
7.5
27
Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo CódigoOcultar 6 recursosMostrar 6 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Ingestão e Preparação de Dados - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Construção de Modelos e Automação - Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
AWS Bedrock e Gemini Enterprise Agent Platform é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, e Construtores de Agentes de IA
Categorias Únicas
AWS Bedrock não possui categorias únicas
Gemini Enterprise Agent Platform é categorizado como Plataformas de MLOps, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Aprendizado de Máquina, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
AWS Bedrock
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Gemini Enterprise Agent Platform
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
20.8%
Programas de computador
18.8%
Serviços financeiros
8.3%
Consultoria
6.3%
Segurança de Redes de Computadores e Computadores
4.2%
Outro
41.7%
Programas de computador
17.6%
Tecnologia da informação e serviços
14.2%
Serviços financeiros
6.9%
Varejo
3.6%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.2%
Principais Alternativas
Discussões
AWS Bedrock não possui discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
3 Comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
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3 Comentários
SA
O Google Cloud ML Engine suporta muitas bibliotecas de software, incluindo TensorFlow, scikit-learn, XGBoost, Keras, etc....Leia mais
What is Google AI platform?
2 Comentários
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais
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