Best Software for 2025 is now live!
Por Google
Guardar en Mis Listas
Pagado
Reclamado

Reseñas y detalles del producto de Vertex AI

IP
Automation Engineer
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA

Descripción general de Vertex AI

¿Qué es Vertex AI?

Despliega y escala modelos de aprendizaje automático (ML) más rápido, con herramientas de ML totalmente gestionadas para cualquier caso de uso. A través de Vertex AI Workbench, Vertex AI está integrado de forma nativa con BigQuery, Dataproc y Spark. Puedes usar BigQuery ML para crear y ejecutar modelos de aprendizaje automático en BigQuery utilizando consultas SQL estándar en herramientas de inteligencia empresarial y hojas de cálculo existentes, o puedes exportar conjuntos de datos desde BigQuery directamente a Vertex AI Workbench y ejecutar tus modelos desde allí. Usa Vertex Data Labeling para generar etiquetas altamente precisas para tu colección de datos.

Detalles Vertex AI
Sitio web del producto
Mostrar menosMostrar más
Descripción del Producto

Vertex AI es una plataforma de aprendizaje automático (ML) gestionada que te ayuda a construir, entrenar y desplegar modelos de ML de manera más rápida y sencilla. Incluye una interfaz unificada para todo el flujo de trabajo de ML, así como una variedad de herramientas y servicios para ayudarte en cada paso del proceso. Vertex AI Workbench es un entorno de desarrollo integrado (IDE) basado en la nube que se incluye con Vertex AI. Facilita el desarrollo y la depuración de código de ML. Proporciona una variedad de características para ayudarte con tu flujo de trabajo de ML, como la finalización de código, linting y depuración. Vertex AI y Vertex AI Workbench son una combinación poderosa que puede ayudarte a acelerar tu desarrollo de ML. Con Vertex AI, puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos, mientras que Vertex AI Workbench se encarga del resto. Esto te libera para ser más productivo y creativo, y te ayuda a llevar tus modelos a producción más rápido. Si buscas una plataforma de ML poderosa y fácil de usar, entonces Vertex AI es una gran opción. Con Vertex AI, puedes construir, entrenar y desplegar modelos de ML más rápido y fácil que nunca.

¿Cómo te posicionas frente a tus competidores?

Vertex AI es una plataforma unificada que proporciona una amplia gama de herramientas y servicios para ayudar a construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático de manera más rápida y sencilla. Es una plataforma gestionada que se encarga de la infraestructura subyacente, por lo que puedes centrarte en construir y entrenar tus modelos. También es una plataforma escalable que puede ajustar fácilmente la escala de tus cargas de trabajo de ML según sea necesario.


Detalles del vendedor
Vendedor
Google
Sitio web de la empresa
Año de fundación
1998
Ubicación de la sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,520,271 seguidores en Twitter
Página de LinkedIn®
www.linkedin.com
301,875 empleados en LinkedIn®
Propiedad
NASDAQ:GOOG
Teléfono
+1 (650) 253-0000
Ingresos totales (MM USD)
$182,527
Descripción

Organize the world’s information and make it universally accessible and useful.


RJ
Resumen proporcionado por:

Reseñas Recientes de Vertex AI

UJJWAL  D.
UD
UJJWAL D.Mediana Empresa (51-1000 empleados)
4.0 de 5
"Efficient AI Platform with Robust AutoML"
It provides end-to-end machine learning platform which is seemlessly integrated with Google Cloud service. Its AutoML capabilities allow user to tr...
tushar b.
TB
tushar b.Pequeña Empresa (50 o menos empleados)
5.0 de 5
"Reviewing about vertex AI."
It really helps in speeding ML development, and it's really best option to train your ml model.
Abhiraj B.
AB
Abhiraj B.Pequeña Empresa (50 o menos empleados)
5.0 de 5
"Desbloqueando Potenciales: Vertex AI"
El banco de trabajo de Vertex AI ofrece una miríada de opciones para personalizar su cuaderno según sus necesidades, es fácil de asignar e implemen...
Insignia de seguridad
Este vendedor aún no ha añadido su información de seguridad. Hazles saber que te gustaría que la añadieran.
5 personas solicitaron información de seguridad

Contenido Multimedia de Vertex AI

Demo Vertex AI - [Use Case] Prototype to Production
Vertex AI helps you go from notebook code to a deployed model in the cloud. From data to training, batch or online predictions, tuning, scaling and experiment tracking, Vertex AI has every tool you need.
Demo Vertex AI - [Use Case] Data readiness
Vertex AI supports your data preparation process. You can ingest data from BigQuery and Cloud Storage and leverage Vertex AI Data Labeling to annotate high-quality training data and improve prediction accuracy.
Reproducir vídeo de Vertex AI
Reproducir vídeo de Vertex AI

Descargas oficiales

Responde algunas preguntas para ayudar a la comunidad de Vertex AI
¿Has utilizado Vertex AI antes?

Reseñas en Video

510 de 511 Reseñas totales para Vertex AI

4.3 de 5
Los siguientes elementos son filtros y cambiarán los resultados mostrados una vez que sean seleccionados.
Buscar reseñas
Menciones populares
Los siguientes elementos son elementos de radio y ordenarán los resultados mostrados por el elemento seleccionado y actualizarán los resultados mostrados.
Ocultar filtrosMás filtros
Los siguientes elementos son filtros y cambiarán los resultados mostrados una vez que sean seleccionados.
Los siguientes elementos son filtros y cambiarán los resultados mostrados una vez que sean seleccionados.
510 de 511 Reseñas totales para Vertex AI
4.3 de 5
510 de 511 Reseñas totales para Vertex AI
4.3 de 5

Pros y Contras de Vertex AI

¿Cómo se determinan estas?Información
Los Pros y Contras se recopilan a partir de comentarios de reseñas y se agrupan en temas para proporcionar un resumen fácil de entender de las reseñas de los usuarios.
Pros
Contras

Sentimiento General de la Reseña para Vertex AIPregunta

Tiempo de Implementación
<1 día
>12 meses
Retorno de la Inversión
<6 meses
48+ meses
Facilidad de Configuración
0 (Difícil)
10 (Fácil)
Iniciar sesión
¿Quieres ver más opiniones de revisores verificados?
Inicia sesión para ver el sentimiento de la revisión.
Las reseñas de G2 son auténticas y verificadas.
AA
BI Developer.
Information Technology and Services
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Orgánico
(Original )Información
¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud?

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud?

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Google Cloud ¿Y cómo te beneficia eso?

Google Cloud helps enhance our business intelligence solutions development capabilities. We use BigQuery's data warehousing service to explore, process, and analyze large datasets, uncovering patterns and insights. Google Dataflow allows us to handle growing data volumes for data preparation and pipeline automation. My team collaborates on Vertex AI to develop and integrate predictive models for forecasting and generative AI capabilities within our solutions. Overall, the Google Cloud Platform helps my team develop and deploy data-intensive solutions by providing robust technology infrastructure to manage and analyze large datasets quickly, allowing us to focus more on core tasks. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Yash C.
YC
Product Engineer
Information Technology and Services
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

Vertex AI de Google es un servicio muy útil de Google Cloud que te ayuda a probar modelos de IA antes de usarlos en tu producto. Tiene todos los últimos modelos de IA, tanto de código abierto como de pago. Puedes generar imágenes, traducir archivos de audio grandes y desplegar modelos de IA rápidamente en un servidor. Ahorra mucho tiempo cuando quieres construir un servicio muy rápidamente. Lo he estado usando durante los últimos 2 años y he visto una gran mejora. También tiene un excelente soporte al cliente que resuelve tus consultas en poco tiempo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

El único problema que veo en Vertex es que a veces obtenemos errores al usar modelos de IA como Gemini, los errores no son amigables para el usuario. Así que aquí hay un margen de mejora. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

Vertex AI me ayuda a probar todos los últimos modelos de IA y así puedo elegir la prueba. Me permite construir indicaciones del sistema para tareas de modelos de IA en el propio portal, y lo mejor es que puedo probarlo completamente en Vertex AI. También es bastante económico en comparación con otros. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Pradumna S.
PS
GitHub Org. Member @Kubernetes &amp; @Kubernetes-sigs
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
Productos utilizados dentro de Google Cloud: Google App Engine, Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI
¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud?

Me gusta la simplicidad y facilidad de uso desde el punto de vista de la interfaz de usuario. Desde el panel principal, podemos activar fácilmente una máquina virtual para que se convierta en un clúster de Kubernetes completo en GKE, lo cual no es el caso con otros proveedores. Otra característica que aprecio es la barra lateral de "Soluciones", que proporciona una excelente visión general de los servicios disponibles para diferentes propósitos, incluso para usuarios que podrían no estar familiarizados con ellos.

Desde una perspectiva de línea de comandos, me gusta la funcionalidad de RBAC. Otro punto fuerte es su soporte para una variedad de integraciones. Además, el soporte al cliente es excelente, especialmente cuando se trata de problemas técnicos o relacionados con la facturación. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud?

Nada. Una cosa que me encantaría ver es una opción para aprovisionar automáticamente un balanceador de carga externo al configurar un controlador de ingreso como NGINX en Kubernetes. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Google Cloud ¿Y cómo te beneficia eso?

El espacio de proveedores de la nube siempre ha sido complicado, pero veo que Google Cloud lo está resolviendo de muchas maneras: haciendo su interfaz de usuario y paneles simples y facilitando mucho los trabajos.

En el lado del código abierto, Google Cloud y Google están haciendo un gran trabajo promoviendo el software de código abierto y haciendo que sus productos se integren bien en el ecosistema de CNCF. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Mukand K.
MK
Co-Founder
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Orgánico
Traducido Usando IA
Socio comercial del vendedor o competidor del vendedor, no incluido en las puntuaciones de G2.
¿Qué es lo que más te gusta de Google Cloud?

Lo mejor fue usar Google Cloud Run y probarlo para tareas en tiempo real, utilizando el enfoque FaaS, probando el modelo de aprendizaje profundo seq2seq para la tarea de clasificación del fotograma de video en tiempo real. Gcloud Run ofrece múltiples parámetros como URL pública y privada para probar la aplicación internamente (en las direcciones IP de Gcloud) o externamente (haciendo la aplicación disponible para el público), escalabilidad, aumento de CPU para impulsar las solicitudes de los clientes y escalabilidad utilizando un número mínimo y máximo de instancias. Y obtuve resultados en tiempo real para 20 clientes de manera eficiente, precisa y rápida. Además, Google ofreció a mi proyecto una subvención de 25,000$ para que pueda usar los servicios de forma gratuita y experimentarlos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Google Cloud?

Aunque puedo obtener resultados en tiempo real como esperaba, me enfrenté al problema de arranque en frío, incluso después de establecer el número mínimo de instancias en 1; pero después de permanecer inactivo durante más de 1 a 2 horas, cuando hay una solicitud del usuario al servidor, el modelo comenzó a cargarse y, por lo tanto, la aplicación/enlace de gcloud run no pudo dar resultados más rápido e incluso a veces no dio resultados. En segundo lugar, enfrenté un problema de Compartición de Dominio aquí, aunque tengo acceso de administrador de mi cuenta, pero lo resolví después de experimentar múltiples cosas; no había documentación adecuada sobre cómo dar acceso a otros usuarios dentro de la cuenta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Google Cloud ¿Y cómo te beneficia eso?

Trabajo en el proyecto de visión por computadora HEC de mi empresa, otorgado a mí con mi ID de universidad, que consiste en experimentar con el modelo de aprendizaje profundo para el sistema de detección de eventos en la nube utilizando el enfoque FAAS para calcular los resultados en tiempo real sin mantener el estado en el servidor, haciendo de uno de mis aspectos: el modelo DL Seq2Seq sin estado. Me está proporcionando IPs públicas y privadas para probar la aplicación en tiempo real, que es la clasificación de los fotogramas de video y verificar si cumple con mis 3 métricas, que son robustez, escalabilidad y precisión. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

jay m.
JM
Senior Associate Consultant
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Orgánico
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

Vertex AI es una solución integral para las necesidades de MLOps y LLMOps, Vertex AI es fácil de usar ya que tiene una interfaz muy simple y también las API son bastante fáciles, lo que hace que el flujo de trabajo de Kubeflow sea bueno y súper fácil. Vertex AI proporciona una solución de extremo a extremo para cualquier canalización de MLOps. Es fácil de implementar ya que la biblioteca GCPC tiene una documentación muy buena junto con ejemplos. La integración de Vertex AI o el desencadenamiento de la canalización desde VS Code es fácil. El soporte de Google es excelente en términos de servicio. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

La documentación y también la integración de VS Code dentro del cuaderno gestionado por el usuario es un gran defecto, aparte de eso, todo es muy bueno. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

Vertex AI está resolviendo problemas al crear una plataforma de MLOps y LLMOps fácil, donde el proceso de flujos de trabajo de nivel de producción es muy bueno, preciso y fácil de implementar y entender, ahorrando así recursos para la empresa y el equipo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Parth S.
PS
Cloud Engineer
Information Technology and Services
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
(Original )Información
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

Mi experiencia general ha sido excelente, ya que me siento muy cómodo al usarlo porque su interfaz de usuario es muy amigable y fácil de usar. Nos permitió implementar sin problemas modelos de ciencia de datos en nuestras automatizaciones. Vertex AI de Google ofrece una gran flexibilidad para usar, crear e implementar todos los modelos de aprendizaje automático con mucha facilidad. No necesitas tener experiencia en programación, lo que me permite usarlo frecuentemente con facilidad en la implementación y se puede integrar fácilmente con nuestras soluciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

Dado que no es para empresas de pequeña o mediana capitalización, el equipo necesita la buena documentación y videos para comenzar con la herramienta. Aunque el precio es otra preocupación, a menudo es un desafío predecir y gestionar los costos de manera efectiva, especialmente a medida que escalo los proyectos de aprendizaje automático. Encuentro que el soporte al cliente para Vertex AI, incluidos los foros y las comunidades en línea, no es tan extenso como en algunas otras plataformas de aprendizaje automático. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

Está simplificando mi desarrollo de modelos y se encarga de la gestión del ciclo de vida de ML de extremo a extremo. Anteriormente, tenía dificultades para integrar la función de búsqueda en mis proyectos, pero ahora he integrado la búsqueda en aplicaciones utilizando Vertex AI Agent Builder y desarrollé una demostración de resultados de búsqueda de esa aplicación que muestra resultados de películas en la captura de pantalla. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Ashutosh A.
AA
Assistant Manager Data Analytics
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

It'll help you with pre-trained ML models to perform your prediction or classification tasks.

You can even schedule your python notebooks in Vertex AI as per your requirements. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Prajwal N.
PN
Data Engineer
Empresa(> 1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

Las características más valiosas de la solución son que es bastante flexible, y algunos de los servicios son casi de bajo código, con servicios sin código, por lo que ofrece a los agentes flexibilidad para construir los casos de uso según las necesidades operativas. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

Creo que la documentación técnica no está fácilmente disponible en la herramienta. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

Las características más valiosas de la solución son que es bastante flexible, y algunos de los servicios son casi de bajo código, con servicios sin código, por lo que ofrece a los agentes flexibilidad para construir los casos de uso según las necesidades operativas. Si alguien quiere construir algo por su cuenta, es muy fácil incluso para los usuarios finales. Por el contrario, si quieren personalizar las canalizaciones y cubrir los detalles granulares, pueden utilizar las opciones disponibles para capturar y controlar cada etapa de la canalización con códigos.

Los modelos de las herramientas son bastante buenos. Las capacidades multimodelo de Vertex AI con Gemini 1.5 Pro son bastante buenas, pero el costo es ligeramente más alto. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

UJJWAL  D.
UD
Currently i am a freelancer
Mediana Empresa(51-1000 empleados)
Más opciones
Revisor validado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

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. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

High pricing leading problem to smaller startups. Some models required deep knowledge about cloud . Bad documentation , very difficult to find specific details . Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

In most easy way i can say it helps me in simplifying and streamlining the end-to-end machine learning lifecycle and problems related to model training , deployment and management Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Sameer C.
SC
Development Lead
Pequeña Empresa(50 o menos empleados)
Más opciones
Revisor validado
Usuario actual verificado
Fuente de la revisión: Invitación de G2
Revisión incentivada
Traducido Usando IA
¿Qué es lo que más te gusta de Vertex AI?

Lo mejor de Vertex AI es que permite a los desarrolladores de ML integrar fácilmente los servicios de Google en sus proyectos, las API de generación de texto ofrecidas por Google, entrenar su propio modelo personalizado y desplegarlo fácilmente sin complicaciones. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué es lo que no te gusta de Vertex AI?

Nada que gustar. En general, una buena plataforma y un destino único para que los desarrolladores de ML desplieguen, entrenen y prueben sus modelos, aprovechando las herramientas y servicios ofrecidos por Google. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

¿Qué problemas hay Vertex AI ¿Y cómo te beneficia eso?

He utilizado personalmente Vertex AI para trabajar en proyectos relacionados con ML como parte de nuestros talleres comunitarios. Lo mejor de Vertex AI Studio de Google es la facilidad para entrenar tu propio modelo, probar diferentes modelos de inteligencia artificial generativa de Google como Gemini y las API de PALM, y su integración en los proyectos. En general, es una plataforma integral para cualquiera que busque desarrollar proyectos relacionados con el aprendizaje automático tanto para trabajo personal como a nivel industrial. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.