Avis et détails du produit de Vertex AI

À mon avis, je pense que l'un des meilleurs aspects de Vertex AI est sa facilité d'utilisation et son ensemble complet d'outils pour développer et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plupart des choses semblent être parfaites lorsqu'on travaille avec Vertex AI, car je n'ai rencontré des problèmes que dans quelques cas (si je me souviens bien), mais je voudrais suggérer à l'équipe que, bien que la plateforme vise à être conviviale, il peut encore y avoir une courbe d'apprentissage pour les utilisateurs qui sont nouveaux dans l'apprentissage automatique ou les plateformes cloud, donc un investissement initial dans l'apprentissage et l'expérimentation peut être nécessaire. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex AI a un processus très fluide pour la plupart des tâches telles que l'entraînement du modèle, le déploiement du modèle et également la partie surveillance du modèle. L'autre chose importante est que nous pouvons faire évoluer automatiquement les modèles et pour les cas d'utilisation en production, c'est également la plateforme la plus adaptée. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un problème auquel j'ai été confronté est que pour certains modèles d'apprentissage profond où des étapes de prétraitement sont nécessaires avant l'inférence du modèle, le processus est un peu complexe pour ces types de modèles personnalisés complexes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Outils intégrés pour des flux de travail d'IA sans couture Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Courbe d'apprentissage abrupte pour les nouveaux utilisateurs, adoption Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex gère l'infrastructure nécessaire pour l'entraînement et le déploiement des modèles, permettant aux utilisateurs de se concentrer sur le développement de leurs modèles plutôt que sur la gestion du matériel et des ressources. Cette évolutivité garantit que les utilisateurs peuvent gérer des projets de toute taille. Faisant partie de la Google Cloud Platform, Vertex AI s'intègre parfaitement avec d'autres services Google Cloud tels que BigQuery, Cloud Storage et Kubernetes Engine. Cela facilite la gestion, le traitement et le déploiement des données. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex propose de nombreuses solutions préconstruites, elles peuvent ne pas être suffisamment flexibles pour des exigences très spécifiques ou de niche.

Les utilisateurs avancés à la recherche d'une personnalisation poussée pourraient trouver certaines limitations par rapport à la mise en place de leur propre infrastructure et à l'utilisation d'outils open-source. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La limite de 2M de jetons d'entrée couvre presque tout ce que vous pouvez. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La qualité de la réponse n'est pas aussi bonne que celle de Claude et d'autres modèles LLM. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Il offre un accès à des modèles d'IA générative avancés comme Gemini, qui peuvent comprendre différents types d'entrées et générer des sorties riches. Cela permet aux développeurs de créer des applications d'IA de nouvelle génération.

- Il dispose de plus de 130 modèles d'IA générative, y compris des options propriétaires, tierces et open-source. Cela offre la flexibilité de sélectionner le modèle approprié pour différents cas d'utilisation.

- Sa plateforme ouverte et intégrée facilite la formation, l'ajustement et le déploiement des modèles ML plus rapidement pour les data scientists. L'intégration native avec BigQuery est très pratique. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

- Bien qu'il possède d'excellentes capacités pour les experts, il semble manquer d'outils faciles à utiliser pour les utilisateurs non techniques afin de tirer parti de l'IA.

- Il n'y a pas d'informations claires sur les métriques de précision du modèle pour aider à sélectionner le modèle approprié, ce qui pourrait compliquer la comparaison entre les modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Prise en charge intégrée des métadonnées ML, du versionnage des modèles, de la surveillance des modèles, de l'explicabilité, des pipelines, et plus encore vous permet d'industrialiser et de faire évoluer vos projets ML. Moins de travail DevOps pour votre équipe.

Vertex AI exploite les services de données et de calcul avancés de Google Cloud comme BigQuery, Storage et Cloud TPUs. Tirer parti de ces services backend vous permet de gérer de grands ensembles de données et d'exécuter des modèles complexes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Actuellement, Vertex AI Custom Training ne prend en charge que TensorFlow, Scikit-Learn et XGBoost. L'ajout de la prise en charge de frameworks supplémentaires comme PyTorch, Hugging Face et FastAI rendrait la plateforme plus flexible. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

A lot of choices among top models, and if you are using other google services then you can easier integrate AI with those services Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Buried in a google cloud clutter. So vertex ai is not bad, but sometimes it is complicated to navigate Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Google Cloud est très rapide et évolutif, ce qui nous permet d'accélérer notre entreprise. Il est hautement sécurisé. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il n'y a pas grand-chose que je puisse dire sur le désagrément car Google dispose de toutes les fonctionnalités pour gérer mon problème. Il a un support limité pour le cloud hybride. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Il offre des outils MLOps pour automatiser et gérer l'entraînement, le déploiement et la surveillance des modèles, ce qui aide à maintenir les modèles à jour et à fonctionner sans problème. Sa flexibilité et son intégration en font un outil puissant pour diverses tâches de ML, de l'expérimentation aux déploiements au niveau de la production. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

À ce stade précoce, je n'ai rien trouvé que je n'aime pas. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.