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Comparar Microsoft Fabric e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (55.6% das avaliações)
Pequeno negócio (41.1% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Microsoft Fabric
Classificação por Estrelas
(18)4.6 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (55.6% das avaliações)
Pros & Cons
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Microsoft FabricVertex AI
Classificação por Estrelas
(591)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 AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em sua funcionalidade de Alta Disponibilidade de IA, com uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam garantir desempenho consistente e confiabilidade para aplicações críticas. Em contraste, o Microsoft Fabric, embora forte, tem uma pontuação ligeiramente inferior nessa área, indicando espaço para melhorias na manutenção de alta disponibilidade.
- Os revisores mencionam que o Microsoft Fabric brilha em sua Escalabilidade de Treinamento de Modelos de IA, com uma pontuação de 9,0, o que permite o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados e modelos complexos. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,5, é eficaz, mas pode não escalar tão perfeitamente para tarefas de treinamento extensas, de acordo com o feedback dos usuários.
- Os usuários no G2 destacam a facilidade de implantação como uma vantagem significativa para o Microsoft Fabric, que obteve uma pontuação de 9,0, tornando-o amigável para equipes que buscam implementar soluções rapidamente. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,5, também é fácil de implantar, mas pode exigir mais tempo de configuração, conforme observado por alguns revisores.
- Os revisores mencionam que as capacidades de integração do Vertex AI, com uma pontuação de 8,5, são robustas, particularmente para fluxos de trabalho de aprendizado de máquina. No entanto, o Microsoft Fabric supera nessa área com uma pontuação de 9,1, indicando uma experiência de integração mais flexível e abrangente, que os usuários apreciam para conectar várias fontes de dados.
- Os usuários dizem que os recursos de governança do Microsoft Fabric, com uma pontuação de 8,8, oferecem melhor supervisão e gerenciamento de conformidade, o que é crucial para aplicações em nível empresarial. O Vertex AI, embora competente com uma pontuação de 8,1, pode não oferecer o mesmo nível de governança, levando a preocupações entre os usuários sobre conformidade regulatória.
- Os usuários do G2 relatam que o recurso de Geração de Texto de IA do Vertex AI, com uma pontuação de 8,4, é eficaz para criar conteúdo, mas a pontuação ligeiramente inferior do Microsoft Fabric de 8,2 sugere que ele pode não ser tão versátil na geração de saídas de texto diversificadas, o que alguns usuários acham limitante para suas necessidades.
Microsoft Fabric vs Vertex AI
- Os revisores sentiram que Microsoft Fabric atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Microsoft Fabric é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Microsoft Fabric em relação ao Vertex AI.
Preços
Preço de Nível Básico
Microsoft Fabric
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
Microsoft Fabric
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.3
18
8.6
358
Facilidade de Uso
9.0
18
8.2
367
Facilidade de configuração
9.0
7
8.1
290
Facilidade de administração
Não há dados suficientes
7.9
141
Qualidade do Suporte
9.1
18
8.1
334
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
Não há dados suficientes
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
10.0
18
9.2
352
Recursos
Implantação
8.9
16
8.3
73
8.9
16
8.1
74
8.8
16
8.3
74
8.9
16
8.3
70
9.2
16
8.8
70
Implantação
9.0
16
8.4
73
9.3
16
8.3
72
9.2
16
8.4
71
9.2
16
8.5
71
9.3
16
8.7
69
Gestão
8.8
15
8.3
70
8.9
16
8.5
69
9.0
15
8.0
69
9.0
15
8.1
69
Operações
9.0
16
8.2
69
9.0
16
8.4
70
9.1
16
8.3
70
Gestão
8.6
16
8.1
68
8.7
15
8.4
69
8.7
15
8.3
68
IA generativa
8.1
14
8.2
34
8.2
14
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
Microsoft Fabric e Vertex AI é categorizado como Plataformas de MLOps
Categorias Únicas
Microsoft Fabric não possui 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
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Microsoft Fabric
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
Tecnologia da informação e serviços
16.7%
Gestão Educacional
16.7%
Fabricação
11.1%
Fabricação de Eletroeletrônicos
11.1%
Consultoria
5.6%
Outro
38.9%
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%
Principais Alternativas
Discussões
Microsoft Fabric 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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