Meine Gesamterfahrung war großartig, da es mich sehr komfortabel macht, es zu verwenden, weil seine Benutzeroberfläche sehr benutzerfreundlich und einfach zu bedienen ist. Es ermöglichte uns, nahtlos Data-Science-Modelle in unseren Automatisierungen bereitzustellen. Vertex AI von Google bietet eine sehr flexible Nutzung, Erstellung und Bereitstellung aller ML-Modelle sehr einfach. Man muss nicht erfahren im Programmieren sein, was es mir ermöglicht, es häufig mit Leichtigkeit in der Implementierung zu verwenden und es kann leicht in unsere Lösungen integriert werden. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Da es sich nicht um kleine oder mittelgroße Unternehmen handelt, benötigt das Team die gute Dokumentation und Videos, um mit dem Tool zu beginnen. Obwohl die Preisgestaltung ein weiteres Anliegen ist, ist es oft eine Herausforderung, die Kosten effektiv vorherzusagen und zu verwalten, insbesondere wenn ich die maschinellen Lernprojekte skaliere. Ich finde, dass der Kundensupport für Vertex AI, einschließlich Foren und Online-Communities, nicht so umfangreich ist wie bei einigen anderen Plattformen für maschinelles Lernen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
![Vertex AI Demo - [Use Case] Prototype to Production](https://images.g2crowd.com/uploads/attachment/file/1325693/Screenshot-2023-05-05-at-2.34.59-PM.png "Vertex AI Demo - [Use Case] Prototype to Production")
![Vertex AI Demo - [Use Case] Data readiness](https://images.g2crowd.com/uploads/attachment/file/1325694/Screenshot-2023-05-05-at-2.35.31-PM.png "Vertex AI Demo - [Use Case] Data readiness")
Video-Reviews
Einfach zu trainierende und bereitzustellende Machine-Learning-Modelle mit minimalem Code.
510 von 511 Gesamtbewertungen für Vertex AI
Gesamtbewertungsstimmung für Vertex AI
Melden Sie sich an, um die Bewertungsstimmung zu sehen.
Google Cloud offers a wide range of solutions for technology development and deployment, including Computing, Networking, data Storage and management, AI and machine learning, all in one integrated platform. GCP has user-friendly learning tutorials and reliable community support, which makes it easy to solve whatever challenges might come up. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
The user interface can appear complex to newcomers, as it lacks customization options for the left navigation menu. The inability to remove services not used by users can make the interface unnecessarily crowded. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Vertex AI von Google ist ein sehr hilfreicher Dienst der Google Cloud. Es hilft Ihnen, KI-Modelle zu testen, bevor Sie sie in Ihrem Produkt verwenden. Es hat alle neuesten KI-Modelle, sowohl Open Source als auch kostenpflichtige. Sie können Bilder generieren, große Audiodateien übersetzen und KI-Modelle schnell auf einem Server bereitstellen. Es spart viel Zeit, wenn Sie einen Dienst sehr schnell aufbauen möchten. Ich benutze es seit 2 Jahren und habe große Verbesserungen gesehen. Es hat auch einen großartigen Kundensupport, der Ihre Anfragen in kürzester Zeit löst. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das einzige Problem, das ich bei Vertex sehe, ist, dass wir manchmal Fehler erhalten, wenn wir KI-Modelle wie Gemini verwenden, und diese Fehler sind nicht benutzerfreundlich. Hier gibt es also Verbesserungspotenzial. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich mag die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit aus der Sicht der Benutzeroberfläche. Vom Haupt-Dashboard aus können wir problemlos eine VM zu einem vollwertigen Kubernetes-Cluster auf GKE machen, was bei anderen Anbietern nicht der Fall ist. Ein weiteres Merkmal, das ich schätze, ist die „Lösungen“-Seitenleiste, die einen großartigen Überblick über verfügbare Dienste für verschiedene Zwecke bietet – selbst für Benutzer, die damit möglicherweise nicht vertraut sind.
Aus der Perspektive der Befehlszeilenschnittstelle gefällt mir die RBAC-Funktionalität. Ein weiterer starker Punkt ist die Unterstützung für eine Vielzahl von Integrationen. Außerdem ist der Kundensupport ausgezeichnet, insbesondere bei technischen oder abrechnungsbezogenen Problemen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nichts. Eine Sache, die ich gerne sehen würde, ist eine Option zur automatischen Bereitstellung eines externen Load Balancers bei der Konfiguration eines Ingress-Controllers wie NGINX in Kubernetes. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Beste war, Google Cloud Run zu nutzen und es für Echtzeitaufgaben zu testen - das heißt, den FaaS-Ansatz zu verwenden - um das Deep-Learning-Seq2Seq-Modell für die Klassifizierungsaufgabe des Videoframes in Echtzeit zu testen. Gcloud Run bietet mehrere Parameter wie öffentliche und private URLs, um die App intern (in den Gcloud-IP-Adressen) oder extern (indem die App der Öffentlichkeit zugänglich gemacht wird) zu testen, Skalierbarkeit, CPU-Boost, um die Anfragen von den Clients zu beschleunigen, und Skalierbarkeit mit einer minimalen und maximalen Anzahl von Instanzen. Und ich erhielt Ergebnisse in Echtzeit für 20 Clients effizient, genau und schnell. Außerdem bot Google meinem Projekt einen Zuschuss von 25.000 $, damit ich die Dienste kostenlos nutzen und experimentieren kann. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Obwohl ich in der Lage bin, Echtzeitergebnisse zu erhalten, die ich erwartet habe - aber dort bin ich auf das Cold-Start-Problem gestoßen - obwohl ich die Mindestanzahl der Instanzen auf 1 gesetzt habe; aber nachdem es 1 bis 2 Stunden im Leerlauf war - wenn es eine Anfrage des Benutzers an den Server gibt - begann das Modell zu laden und daher konnte die gcloud run App/Link keine schnelleren Ergebnisse liefern und manchmal sogar keine Ergebnisse geben. Zweitens hatte ich hier ein Problem mit der Domänenfreigabe, obwohl ich Admin-Zugriff auf mein Konto habe, aber ich habe es gelöst, nachdem ich mehrere Dinge ausprobiert habe - es gab keine ordnungsgemäße Dokumentation darüber, wie man anderen Benutzern innerhalb des Kontos Zugriff gewährt. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Vertex AI ist eine Komplettlösung für MLOps- und LLMOps-Bedürfnisse. Vertex AI ist einfach zu bedienen, da es eine sehr einfache Benutzeroberfläche hat und die APIs ebenfalls recht einfach sind, was den Kubeflow-Workflow gut und super einfach macht. Vertex AI bietet eine End-to-End-Lösung für jede MLOps-Pipeline. Es ist einfach zu implementieren, da die Bibliothek GCPC sehr gut dokumentiert ist und Beispiele enthält. Die Integration von Vertex AI oder das Auslösen von Pipelines aus VS Code ist einfach. Der Google-Support ist ausgezeichnet in Bezug auf den Service. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die Dokumentation und auch die VS-Code-Integration im benutzergesteuerten Notebook sind ein großer Mangel, abgesehen davon ist alles sehr gut. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Vertex AI will provide you the autoML feature where you will get various machine learning pre-trained models you just have to train them on your dataset and you are ready to go for predictions or classification. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Computing power is very less. It is taking soooo much time to run little complex scripts but the same scripts you can run in Big Query very fast. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Die wertvollsten Merkmale der Lösung sind, dass sie sehr flexibel ist und einige der Dienste fast Low-Code sind, mit No-Code-Diensten, sodass sie den Agenten Flexibilität bietet, die Anwendungsfälle entsprechend den betrieblichen Anforderungen zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich denke, die technische Dokumentation ist im Tool nicht leicht verfügbar. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
It provides end-to-end machine learning platform which is seemlessly integrated with Google Cloud service. Its AutoML capabilities allow user to train and deploy their models without much knowledge in the field of coding and tech side of it . And best part is that we can use pre-trained models which can fasten up development. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
High pricing leading problem to smaller startups. Some models required deep knowledge about cloud . Bad documentation , very difficult to find specific details . Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Das Beste an Vertex AI ist, dass es ML-Entwicklern ermöglicht, Google-Dienste einfach in ihre Projekte zu integrieren, Textgenerierungs-APIs von Google anzubieten, ihr eigenes Modell individuell zu trainieren und es problemlos bereitzustellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Nichts zu mögen. Insgesamt eine gute Plattform und eine Anlaufstelle für ML-Entwickler, um ihre Modelle bereitzustellen, zu trainieren und zu testen, indem sie die von Google angebotenen Tools und Dienste nutzen! Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Ich mag die einheitliche Umgebung in Google Cloud, Integration, Automatisierung, Datenvorbereitung, Bereitstellung, alles an einem Ort. Es hilft, KI-Tools und Anwendungen basierend auf Anforderungen zu erstellen. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
Es ist innerhalb der Google-Cloud, die etwas enttäuscht ist. Wenn es draußen ist, dann wird es einem kleinen Tech-Startup-Unternehmen helfen, KI zu lernen und zu entwickeln. Bewertung gesammelt von und auf G2.com gehostet.
