Recursos de Vertex AI
Quais são os recursos de Vertex AI?
Desenvolvimento de Modelos
- Suporte a idiomas
- Arrastar e soltar
- Algoritmos pré-construídos
- Treinamento de modelo
- Treinamento de modelo
Serviços de Máquina/Deep Learning
- Visão computacional
- Processamento de Linguagem Natural
- Geração de Linguagem Natural
- Redes Neurais Artificiais
- Visão computacional
Implantação
- Serviço Gerenciado
- Aplicativo
- Escalabilidade
Sistema
- Ingestão de Dados e Disputa
- Suporte a idiomas
Principais Alternativas de Vertex AI Mais Bem Avaliadas
Categorias Vertex AI no G2
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Desenvolvimento de Modelos
Suporte a idiomas | Com base em 139 avaliações de Vertex AI. Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript | 84% (Com base em 139 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos Revisores de 116 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 78% (Com base em 116 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples Revisores de 137 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 137 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Com base em 140 avaliações de Vertex AI. Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais | 84% (Com base em 140 avaliações) | |
Algoritmos pré-construídos | Fornece aos usuários algoritmos pré-construídos para um desenvolvimento de modelo mais simples Revisores de 106 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 106 avaliações) | |
Treinamento de modelo | Fornece grandes conjuntos de dados para treinamento de modelos individuais Revisores de 110 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 110 avaliações) | |
Engenharia de Recursos | Conforme relatado em 106 avaliações de Vertex AI. Transforma dados brutos em recursos que representam melhor o problema subjacente aos modelos preditivos | 84% (Com base em 106 avaliações) |
Serviços de Máquina/Deep Learning
Visão computacional | Oferece serviços de reconhecimento de imagem Este recurso foi mencionado em 138 avaliações de Vertex AI. | 83% (Com base em 138 avaliações) | |
Processamento de Linguagem Natural | Oferece serviços de processamento de linguagem natural Este recurso foi mencionado em 134 avaliações de Vertex AI. | 86% (Com base em 134 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Oferece serviços de geração de linguagem natural Revisores de 133 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 133 avaliações) | |
Redes Neurais Artificiais | Oferece redes neurais artificiais para usuários Revisores de 116 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 116 avaliações) | |
Visão computacional | Oferece serviços de reconhecimento de imagem Este recurso foi mencionado em 109 avaliações de Vertex AI. | 84% (Com base em 109 avaliações) | |
Compreensão de linguagem natural | Conforme relatado em 106 avaliações de Vertex AI. Oferece serviços de compreensão de linguagem natural | 86% (Com base em 106 avaliações) | |
Geração de Linguagem Natural | Oferece serviços de geração de linguagem natural Revisores de 104 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 104 avaliações) | |
Aprendizado Profundo | Fornece recursos de aprendizado profundo Revisores de 105 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 105 avaliações) |
Implantação
Serviço Gerenciado | Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura Este recurso foi mencionado em 132 avaliações de Vertex AI. | 82% (Com base em 132 avaliações) | |
Aplicativo | Com base em 133 avaliações de Vertex AI. Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais | 83% (Com base em 133 avaliações) | |
Escalabilidade | Com base em 132 avaliações de Vertex AI. Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados | 85% (Com base em 132 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. Este recurso foi mencionado em 59 avaliações de Vertex AI. | 84% (Com base em 59 avaliações) | |
Flexibilidade de estrutura | Com base em 60 avaliações de Vertex AI. Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | 84% (Com base em 60 avaliações) | |
Controle de versão | Conforme relatado em 60 avaliações de Vertex AI. O controle de versão de registros como modelos é iterado. | 84% (Com base em 60 avaliações) | |
Facilidade de implantação | Com base em 56 avaliações de Vertex AI. Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | 84% (Com base em 56 avaliações) | |
Escalabilidade | Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. Revisores de 56 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 88% (Com base em 56 avaliações) | |
Serviço Gerenciado | Gerencia a aplicação inteligente para o usuário, reduzindo a necessidade de infraestrutura Este recurso foi mencionado em 105 avaliações de Vertex AI. | 83% (Com base em 105 avaliações) | |
Aplicativo | Com base em 105 avaliações de Vertex AI. Permite que os usuários insiram aprendizado de máquina em aplicativos operacionais | 83% (Com base em 105 avaliações) | |
Escalabilidade | Fornece aplicativos e infraestrutura de aprendizado de máquina facilmente dimensionados Revisores de 106 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 106 avaliações) | |
Flexibilidade linguística | Permite que os usuários insiram modelos construídos em uma variedade de idiomas. Revisores de 60 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 86% (Com base em 60 avaliações) | |
Flexibilidade de estrutura | Com base em 59 avaliações de Vertex AI. Permite que os usuários escolham a estrutura ou bancada de sua preferência. | 84% (Com base em 59 avaliações) | |
Controle de versão | O controle de versão de registros como modelos é iterado. Este recurso foi mencionado em 58 avaliações de Vertex AI. | 84% (Com base em 58 avaliações) | |
Facilidade de implantação | Com base em 58 avaliações de Vertex AI. Fornece uma maneira de implantar modelos de aprendizado de máquina de forma rápida e eficiente. | 86% (Com base em 58 avaliações) | |
Escalabilidade | Conforme relatado em 56 avaliações de Vertex AI. Oferece uma maneira de dimensionar o uso de modelos de aprendizado de máquina em toda a empresa. | 88% (Com base em 56 avaliações) |
Gestão
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. Revisores de 56 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 84% (Com base em 56 avaliações) | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. Este recurso foi mencionado em 55 avaliações de Vertex AI. | 85% (Com base em 55 avaliações) | |
Diretor | Com base em 56 avaliações de Vertex AI. Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. | 82% (Com base em 56 avaliações) | |
Modelo de Registro | Permite que os usuários gerenciem artefatos de modelo e rastreiem quais modelos são implantados na produção. Revisores de 56 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 82% (Com base em 56 avaliações) | |
Catalogação | Registra e organiza todos os modelos de aprendizado de máquina que foram implantados em toda a empresa. Este recurso foi mencionado em 55 avaliações de Vertex AI. | 83% (Com base em 55 avaliações) | |
Monitoramento | Rastreia o desempenho e a precisão dos modelos de aprendizado de máquina. Este recurso foi mencionado em 56 avaliações de Vertex AI. | 85% (Com base em 56 avaliações) | |
Diretor | Provisiona usuários com base na autorização para implantar e iterar em modelos de aprendizado de máquina. Este recurso foi mencionado em 55 avaliações de Vertex AI. | 84% (Com base em 55 avaliações) |
Sistema
Ingestão de Dados e Disputa | Dá ao usuário a capacidade de importar uma variedade de fontes de dados para uso imediato Revisores de 111 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 82% (Com base em 111 avaliações) | |
Suporte a idiomas | Suporta linguagens de programação como Java, C ou Python. Suporta linguagens front-end, como HTML, CSS e JavaScript Revisores de 113 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 82% (Com base em 113 avaliações) | |
Arrastar e soltar | Oferece a capacidade de os desenvolvedores arrastarem e soltarem partes de código ou algoritmos ao criar modelos Este recurso foi mencionado em 108 avaliações de Vertex AI. | 79% (Com base em 108 avaliações) |
Operações
Métricas | Controle o uso e o desempenho do modelo na produção Revisores de 56 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 83% (Com base em 56 avaliações) | |
Gerenciamento de Infraestrutura | Conforme relatado em 57 avaliações de Vertex AI. Implante aplicativos de ML de missão crítica onde e quando precisar deles | 86% (Com base em 57 avaliações) | |
Colaboração | Com base em 57 avaliações de Vertex AI. Compare facilmente experimentos — código, hiperparâmetros, métricas, previsões, dependências, métricas do sistema e muito mais — para entender as diferenças no desempenho do modelo. | 85% (Com base em 57 avaliações) |
Integração - Aprendizado de Máquina
Integração | Conforme relatado em 34 avaliações de Vertex AI. Suporta integração com múltiplas fontes de dados para entrada de dados sem interrupções. | 84% (Com base em 34 avaliações) |
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados de treinamento | Conforme relatado em 34 avaliações de Vertex AI. Aprimora a precisão e velocidade de saída através da ingestão eficiente e processamento dos dados de treinamento. | 85% (Com base em 34 avaliações) | |
Ideias acionáveis | Gera insights acionáveis aplicando padrões aprendidos a questões-chave. Este recurso foi mencionado em 33 avaliações de Vertex AI. | 86% (Com base em 33 avaliações) | |
Algoritmo | Continuamente melhora e se adapta a novos dados usando algoritmos especificados. Revisores de 34 de Vertex AI forneceram feedback sobre este recurso. | 89% (Com base em 34 avaliações) |
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Ferramentas de Otimização de Prompt | Os usuários têm a capacidade de testar e otimizar prompts para melhorar a qualidade e a eficiência da saída do LLM. | Dados insuficientes disponíveis | |
Biblioteca de Modelos | Oferece aos usuários uma coleção de modelos de prompt reutilizáveis para várias tarefas de LLM para acelerar o desenvolvimento e padronizar a saída. | Dados insuficientes disponíveis |
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Painel de Comparação de Modelos | Oferece ferramentas para os usuários compararem múltiplos LLMs lado a lado com base em métricas de desempenho, velocidade e precisão. | Dados insuficientes disponíveis |
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Interface de Ajuste Fino | Oferece aos usuários uma interface amigável para ajuste fino de LLMs em seus conjuntos de dados específicos, permitindo melhor alinhamento com as necessidades empresariais. | Dados insuficientes disponíveis |
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Integrações de SDK e API | Fornece aos usuários ferramentas para integrar a funcionalidade LLM em seus aplicativos existentes por meio de SDKs e APIs, simplificando o desenvolvimento. | Dados insuficientes disponíveis |
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Implantação com um clique | Oferece aos usuários a capacidade de implantar modelos rapidamente em ambientes de produção com esforço e configuração mínimos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Gestão de Escalabilidade | Fornece aos usuários ferramentas para escalar automaticamente os recursos de LLM com base na demanda, garantindo uso eficiente e rentabilidade. | Dados insuficientes disponíveis |
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Regras de Moderação de Conteúdo | Os usuários têm a capacidade de definir limites e filtros para evitar saídas inadequadas ou sensíveis do LLM. | Dados insuficientes disponíveis | |
Verificador de Conformidade de Políticas | Oferece aos usuários ferramentas para garantir que seus LLMs estejam em conformidade com padrões como GDPR, HIPAA e outras regulamentações, reduzindo riscos e responsabilidades. | Dados insuficientes disponíveis |
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Alertas de Detecção de Desvio | Os usuários recebem notificações quando o desempenho do LLM se desvia significativamente das normas esperadas, indicando potencial desvio do modelo ou problemas de dados. | Dados insuficientes disponíveis | |
Métricas de Desempenho em Tempo Real | Fornece aos usuários insights ao vivo sobre a precisão do modelo, latência e interação do usuário, ajudando-os a identificar e resolver problemas prontamente. | Dados insuficientes disponíveis |
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Ferramentas de Criptografia de Dados | Fornece aos usuários capacidades de criptografia para dados em trânsito e em repouso, garantindo comunicação e armazenamento seguros ao trabalhar com LLMs. | Dados insuficientes disponíveis | |
Gerenciamento de Controle de Acesso | Oferece aos usuários ferramentas para definir permissões de acesso para diferentes funções, garantindo que apenas o pessoal autorizado possa interagir ou modificar os recursos LLM. | Dados insuficientes disponíveis |
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Otimização de Roteamento de Solicitações | Fornece aos usuários um middleware para encaminhar solicitações de forma eficiente ao LLM apropriado com base em critérios como custo, desempenho ou casos de uso específicos. | Dados insuficientes disponíveis |
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Suporte a Processamento em Lote | Os usuários têm ferramentas para processar múltiplas entradas em paralelo, melhorando a velocidade de inferência e a relação custo-benefício para cenários de alta demanda. | Dados insuficientes disponíveis |
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Configuração de Linguagem Natural | Suporta configuração usando instruções em linguagem natural. | Dados insuficientes disponíveis | |
Personalização de Tom | Permite aos usuários personalizar o tom do agente. | Dados insuficientes disponíveis | |
Guardrails de Segurança | Permite a definição de diretrizes de segurança claras para as ações dos agentes. | Dados insuficientes disponíveis |
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Suporte Omnicanal | Suporte em web, dispositivos móveis, aplicativos de mensagens e outros canais. | Dados insuficientes disponíveis | |
Agente de Marca | Personalização da marca do agente, incluindo aparência visual e estilo de conversação. | Dados insuficientes disponíveis | |
Capacidades de Resposta Proativa | Equipa agentes com capacidades de resposta proativa com base em gatilhos predefinidos. | Dados insuficientes disponíveis | |
Escalação Humana Sem Interrupções | Facilita a escalada contínua para funcionários humanos em questões complexas. | Dados insuficientes disponíveis |
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Análise e Relatórios | Fornece análises e relatórios sobre o desempenho e as interações dos agentes. | Dados insuficientes disponíveis | |
Consciência Contextual | Oferece aos agentes a capacidade de manter a consciência contextual em interações. | Dados insuficientes disponíveis | |
Conformidade com a Privacidade de Dados | Garante conformidade com os requisitos de privacidade e governança de dados. | Dados insuficientes disponíveis |
Integração - Construtores de Agentes de IA
Automação de Fluxo de Trabalho | Automatiza fluxos de trabalho e ações com base nas respostas dos agentes. | Dados insuficientes disponíveis | |
Uso da API | Permite o uso de APIs para configuração avançada de agentes. | Dados insuficientes disponíveis | |
Interoperabilidade de Plataforma | Interoperabilidade com várias plataformas para experiências unificadas. | Dados insuficientes disponíveis | |
Integração de Dados de CRM | Permite a integração com dados de CRM para fundamentar as respostas dos agentes no contexto empresarial. | Dados insuficientes disponíveis |
