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Comparar Google Cloud AutoML e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (45.5% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Google Cloud AutoML
Classificação por Estrelas
(22)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (45.5% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Google Cloud AutoMLVertex AI
Classificação por Estrelas
(591)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em "Alta Disponibilidade de IA" com uma pontuação de 9,2, indicando uma infraestrutura robusta que garante desempenho consistente, enquanto o Google Cloud AutoML, com uma pontuação de 8,4, é visto como ligeiramente menos confiável em cenários de alta demanda.
- Os revisores mencionam que a "Velocidade de Inferência de IA" do Vertex AI é avaliada em 8,6, o que contribui para previsões de modelo mais rápidas, enquanto o Google Cloud AutoML, com uma pontuação de 8,5, é percebido como marginalmente mais lento, impactando aplicações em tempo real.
- Os usuários do G2 destacam a superior "Escalabilidade" do Vertex AI com uma pontuação de 8,9, tornando-o uma escolha preferida para empresas que antecipam crescimento, enquanto a pontuação de escalabilidade do Google Cloud AutoML de 8,7 ainda é forte, mas pode não atender às necessidades de empresas em rápida expansão.
- Os usuários no G2 apreciam as capacidades de "Treinamento de Modelos" do Vertex AI, com uma pontuação de 8,5, o que permite um desenvolvimento de modelos eficiente e eficaz, enquanto o Google Cloud AutoML também pontua 8,5, mas carece de alguns recursos avançados que o Vertex AI oferece, como algoritmos pré-construídos mais extensos.
- Os revisores mencionam que o Vertex AI fornece melhores ferramentas de "Criptografia de Dados" com uma pontuação de 9,2, garantindo padrões de segurança mais elevados, enquanto a pontuação de 8,2 do Google Cloud AutoML indica espaço para melhorias em recursos de conformidade e segurança.
- Os usuários dizem que a "Facilidade de Configuração" do Vertex AI é avaliada em 8,2, o que é mais favorável em comparação com a pontuação de 7,3 do Google Cloud AutoML, sugerindo que o Vertex AI pode oferecer uma experiência de integração mais amigável para novos usuários.
Google Cloud AutoML vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Google Cloud AutoML mais fácil de usar e fazer negócios no geral. No entanto, os avaliadores sentiram que Vertex AI é mais fácil de configurar. Ambos os produtos eram igualmente fáceis de administrar.
- Tanto Google Cloud AutoML quanto Vertex AI atendem aos requisitos de nossos revisores em uma taxa comparável.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Vertex AI é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao Google Cloud AutoML.
Preços
Preço de Nível Básico
Google Cloud AutoML
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- 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
Google Cloud AutoML
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.6
14
8.6
359
Facilidade de Uso
8.6
14
8.2
368
Facilidade de configuração
7.4
11
8.1
291
Facilidade de administração
7.9
12
7.9
141
Qualidade do Suporte
7.5
14
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.3
11
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
8.9
11
9.2
353
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.3
73
Dados insuficientes disponíveis
8.1
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
74
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.8
70
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
73
Dados insuficientes disponíveis
8.3
72
Dados insuficientes disponíveis
8.4
71
Dados insuficientes disponíveis
8.5
71
Dados insuficientes disponíveis
8.7
69
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Dados insuficientes disponíveis
8.5
69
Dados insuficientes disponíveis
8.0
69
Dados insuficientes disponíveis
8.1
69
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.2
69
Dados insuficientes disponíveis
8.4
70
Dados insuficientes disponíveis
8.3
70
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.1
68
Dados insuficientes disponíveis
8.4
69
Dados insuficientes disponíveis
8.3
68
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
Não há dados suficientes
8.2
214
Sistema
Dados insuficientes disponíveis
8.2
170
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.4
202
Dados insuficientes disponíveis
7.9
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
200
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Desenvolvimento de Modelos
Dados insuficientes disponíveis
8.2
165
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.4
196
Dados insuficientes disponíveis
8.2
195
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Serviços de Máquina/Deep Learning
Dados insuficientes disponíveis
8.5
165
Dados insuficientes disponíveis
8.4
163
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.2
193
Dados insuficientes disponíveis
8.3
194
Dados insuficientes disponíveis
8.5
193
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.2
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.1
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.7
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
8.4
34
Dados insuficientes disponíveis
7.8
34
Dados insuficientes disponíveis
7.9
34
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
67
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
8.9
23
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
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)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
22
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
22
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
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
Google Cloud AutoML e Vertex AI é categorizado como Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
Categorias Únicas
Google Cloud AutoML não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Google Cloud AutoML
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
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
Pesquisa
13.6%
Tecnologia da informação e serviços
13.6%
Programas de computador
9.1%
Desenvolvimento de Programas
4.5%
Farmacêutica
4.5%
Outro
54.5%
Programas de computador
17.5%
Tecnologia da informação e serviços
13.9%
Serviços financeiros
7.0%
Varejo
3.8%
Hospital & Assistência à Saúde
3.4%
Outro
54.4%
Principais Alternativas
Discussões
Google Cloud AutoML não possui discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
2 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
What software libraries does cloud ML engine support?
2 Comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 Comentário
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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