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Comparar Vertex AI e neptune.ai 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.1% das avaliações)
Mercado médio (42.6% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Grátis
Vertex AI
Classificação por Estrelas
(592)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (41.1% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIneptune.ai
Classificação por Estrelas
(54)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Mercado médio (42.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Grátis
Navegue por todos os planos de preços 4Resumo
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 satisfação geral do usuário, ostentando uma pontuação G2 significativamente mais alta em comparação com o neptune.ai. Os usuários apreciam sua capacidade de simplificar o processo de aprendizado de máquina, com um revisor observando como ele permite a transição perfeita de experimentação para pipelines de produção.
- Os usuários dizem que o neptune.ai se destaca pela facilidade de configuração e capacidades de integração. Muitos acham fácil de implementar, com um usuário destacando como sua equipe rapidamente se adaptou ao rastreamento de experimentos, tornando-o uma ferramenta de colaboração útil para as partes interessadas.
- Os revisores mencionam que, embora o Vertex AI tenha uma interface mais complexa, ele oferece recursos poderosos que fazem com que a construção e o desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina pareçam sem esforço. Os usuários elogiaram sua precisão e a autenticidade das respostas de IA, o que melhora sua experiência geral.
- De acordo com avaliações verificadas, o neptune.ai é particularmente apreciado por seus recursos de colaboração, permitindo que as equipes organizem facilmente os resultados dos experimentos em informações compreensíveis. Essa flexibilidade é apreciada por usuários que precisam compartilhar insights com partes interessadas não técnicas.
- Os revisores do G2 destacam que o Vertex AI, apesar de sua maior complexidade, fornece suporte e recursos robustos, o que pode ser crucial para usuários que navegam em tarefas de desenvolvimento de IA. A simplicidade em seu design atraiu muitos usuários, que sentem que ele atende efetivamente às suas necessidades.
- Os usuários relatam que, enquanto o neptune.ai tem um forte foco no rastreamento e monitoramento de experimentos, ele pode não oferecer o mesmo nível de recursos abrangentes que o Vertex AI para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina de ponta a ponta. Alguns usuários notaram que dependem dele principalmente para tarefas específicas, em vez de como uma plataforma completa de ML.
Vertex AI vs neptune.ai
Ao avaliar as duas soluções, os revisores acharam neptune.ai mais fácil de usar, configurar e administrar. Também preferiram fazer negócios com neptune.ai em geral.
- Os revisores sentiram que Vertex AI atende melhor às necessidades de seus negócios do que neptune.ai.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que neptune.ai é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do neptune.ai em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Vertex 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
neptune.ai
Free (Cloud SaaS)
Grátis
Para equipes que estão começando com o rastreamento de experimentos
- Até 3 usuários
- 1 espaço de trabalho
- 1 projeto
Teste Gratuito
Vertex AI
Teste Gratuito disponível
neptune.ai
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.6
358
8.4
48
Facilidade de Uso
8.2
367
9.1
52
Facilidade de configuração
8.1
290
9.2
32
Facilidade de administração
7.9
141
8.8
10
Qualidade do Suporte
8.1
334
9.6
45
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.2
135
8.7
10
Direção de Produto (% positivo)
9.2
352
9.5
48
Recursos
Implantação
8.3
73
8.7
36
8.1
74
9.3
38
8.3
74
9.0
39
8.3
70
Recurso Não Disponível
8.8
70
8.9
33
Implantação
8.4
73
8.5
34
8.3
72
9.1
34
8.4
71
9.0
35
8.5
71
Recurso Não Disponível
8.7
69
8.8
34
Gestão
8.3
70
8.5
34
8.5
69
9.1
37
8.0
69
8.3
33
8.1
69
8.2
34
Operações
8.2
69
8.3
32
8.4
70
Recurso Não Disponível
8.3
70
9.2
32
Gestão
8.1
68
8.2
29
8.4
69
9.0
30
8.3
68
8.5
29
IA generativa
8.2
34
Recurso Não Disponível
8.4
34
Recurso Não Disponível
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 25 recursosMostrar 25 recursos
8.2
214
Não há dados suficientes
Sistema
8.2
170
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.4
202
Dados insuficientes disponíveis
7.9
179
Dados insuficientes disponíveis
8.4
200
Dados insuficientes disponíveis
8.5
202
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Modelos
8.2
165
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.2
200
Dados insuficientes disponíveis
8.4
196
Dados insuficientes disponíveis
8.2
195
Dados insuficientes disponíveis
8.2
178
Dados insuficientes disponíveis
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.5
165
Dados insuficientes disponíveis
8.4
163
Dados insuficientes disponíveis
Implantação
8.2
193
Dados insuficientes disponíveis
8.3
194
Dados insuficientes disponíveis
8.5
193
Dados insuficientes disponíveis
IA generativa
8.3
102
Dados insuficientes disponíveis
8.2
102
Dados insuficientes disponíveis
8.1
103
Dados insuficientes disponíveis
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
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
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
7.8
28
Dados insuficientes disponíveis
7.9
28
Dados insuficientes disponíveis
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
8.4
28
Dados insuficientes disponíveis
8.1
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Dados insuficientes disponíveis
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
8.6
28
Dados insuficientes disponíveis
8.5
28
Dados insuficientes disponíveis
8.9
28
Dados insuficientes disponíveis
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
8.2
28
Dados insuficientes disponíveis
8.3
28
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Aprendizado de Máquina
8.5
67
Dados insuficientes disponíveis
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
8.5
66
Dados insuficientes disponíveis
8.3
65
Dados insuficientes disponíveis
8.8
66
Dados insuficientes disponíveis
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
8.9
23
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Dados insuficientes disponíveis
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.8
22
Dados insuficientes disponíveis
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.0
22
Dados insuficientes disponíveis
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.2
22
Dados insuficientes disponíveis
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
8.8
21
Dados insuficientes disponíveis
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
8.7
21
Dados insuficientes disponíveis
9.0
21
Dados insuficientes disponíveis
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
9.1
22
Dados insuficientes disponíveis
8.9
22
Dados insuficientes disponíveis
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
8.9
22
Dados insuficientes disponíveis
Personalização - Construtores de Agentes de IA
8.5
27
Dados insuficientes disponíveis
7.6
27
Dados insuficientes disponíveis
8.3
26
Dados insuficientes disponíveis
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
8.1
27
Dados insuficientes disponíveis
7.3
27
Dados insuficientes disponíveis
8.2
26
Dados insuficientes disponíveis
7.2
27
Dados insuficientes disponíveis
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
7.7
25
Dados insuficientes disponíveis
7.9
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
Integração - Construtores de Agentes de IA
8.7
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
8.0
27
Dados insuficientes disponíveis
7.5
27
Dados insuficientes disponíveis
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
Vertex AI e neptune.ai é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Vertex AI é categorizado como Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Infraestrutura de IA Generativa, Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, Aprendizado de Máquina, Construtores de Agentes de IA, e Plataformas de Aprendizado de Máquina de Baixo Código
neptune.ai não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
neptune.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
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
54.3%
Programas de computador
27.8%
Pesquisa
9.3%
Seguro
9.3%
Biotecnologia
9.3%
Desenvolvimento de Programas
5.6%
Outro
38.9%
Principais Alternativas
Discussões
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
Quais são as ferramentas de MLOps?
1 Comentário
YT
Ferramentas comuns são DVC para versionamento de dados, ClearML, AWS Sage Maker, Neptune e Qwak para gerenciamento de experimentos, Aporia para monitoramento...Leia mais
neptune.ai não possui mais discussões com respostas
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