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Comparar Personalizer e Vertex AI 
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Visão Geral
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.9% das avaliações)
Pequeno negócio (41.0% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Personalizer
Classificação por Estrelas
(21)4.1 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (42.9% das avaliações)
Pros & Cons
Não há dados suficientes
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre PersonalizerVertex AI
Classificação por Estrelas
(592)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 Personalizer se destaca pela facilidade de uso com uma pontuação de 9,0, tornando-o uma escolha preferida para pequenas empresas que buscam uma implementação simples. Em contraste, o Vertex AI, embora ainda amigável, tem uma pontuação ligeiramente inferior de 8,3, o que alguns revisores mencionam que pode levar a uma curva de aprendizado mais acentuada para novos usuários.
- Os revisores mencionam que o forte desempenho do Personalizer na direção do produto (4,7) indica um compromisso com a melhoria contínua e inovação, enquanto a pontuação mais alta do Vertex AI de 9,1 nesta área sugere um roteiro mais robusto e confiança dos usuários em atualizações futuras.
- Os usuários do G2 destacam a forte qualidade de suporte do Personalizer com uma pontuação de 8,6, observando que a capacidade de resposta e a utilidade da equipe de suporte melhoram significativamente sua experiência. Por outro lado, a pontuação de qualidade de suporte do Vertex AI de 8,2, embora ainda boa, foi descrita pelos usuários como menos responsiva durante os horários de pico.
- Os usuários no G2 relatam que a flexibilidade de implantação do Personalizer, particularmente no suporte a idiomas e frameworks, tem uma pontuação de 8,4, o que é benéfico para empresas com pilhas de tecnologia diversificadas. O Vertex AI iguala isso com um 8,6 em flexibilidade de idioma, mas alguns usuários mencionam que seu processo de implantação pode ser mais complexo.
- Os revisores mencionam que a velocidade de inferência de IA do Personalizer (8,6) é um recurso de destaque, permitindo respostas rápidas em aplicações em tempo real. Em comparação, a velocidade de inferência do Vertex AI é avaliada em 8,5, o que, embora competitivo, foi notado pelos usuários como ligeiramente mais lento em cenários de alta demanda.
- Os usuários dizem que as capacidades de treinamento de modelo do Personalizer têm uma pontuação de 8,5, sendo elogiadas por sua interface intuitiva e algoritmos eficazes. O Vertex AI também tem uma pontuação de 8,5 em treinamento de modelo, mas alguns usuários relatam que seus recursos avançados podem ser esmagadores para aqueles sem um forte conhecimento técnico.
Personalizer vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Personalizer mais fácil de usar e administrar. Os avaliadores também sentiram que Personalizer facilitava mais os negócios no geral. No entanto, os avaliadores sentiram que os produtos são igualmente fáceis de configurar.
- Os revisores sentiram que Personalizer atende melhor às necessidades de seus negócios do que Vertex AI.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Personalizer é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao Personalizer.
Preços
Preço de Nível Básico
Personalizer
Preço não disponívelVertex AI
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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
Personalizer
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
9.5
13
8.6
359
Facilidade de Uso
9.0
13
8.2
368
Facilidade de configuração
8.1
13
8.1
291
Facilidade de administração
8.1
13
7.9
141
Qualidade do Suporte
8.6
11
8.1
335
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
9.0
13
8.2
135
Direção de Produto (% positivo)
4.7
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
Personalizer e Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina
Categorias Únicas
Personalizer não possui categorias únicas
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Personalizer
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
Internet
9.5%
Tecnologia da informação e serviços
9.5%
Serviços financeiros
9.5%
Programas de computador
9.5%
Transporte/Caminhões/Ferrovia
4.8%
Outro
57.1%
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
Personalizer 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
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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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