Avaliações e Detalhes do Produto de Vertex AI

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Vertex AI do Google é um serviço muito útil do Google Cloud, ele ajuda a testar modelos de IA antes de usá-los em seu produto. Ele possui todos os modelos de IA mais recentes, tanto de código aberto quanto pagos. Você pode gerar imagens, traduzir grandes arquivos de áudio e implantar modelos de IA rapidamente em um servidor. Economiza muito tempo quando você deseja construir um serviço muito rapidamente. Estou usando isso há 2 anos e vi uma grande melhoria. Ele também possui um ótimo suporte ao cliente que resolve suas dúvidas rapidamente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O único problema que vejo no vertex é que há momentos em que encontramos erros ao usar modelos de IA como o gemini, os erros não são amigáveis para o usuário. Então, aqui está um escopo de melhoria. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto da simplicidade e facilidade de uso do ponto de vista da interface do usuário. A partir do painel principal, podemos facilmente transformar uma VM em um cluster Kubernetes completo no GKE, o que não acontece com outros provedores. Outro recurso que aprecio é a barra lateral "Soluções", que fornece uma ótima visão geral dos serviços disponíveis para diferentes propósitos—mesmo para usuários que podem não estar familiarizados com eles.

Do ponto de vista da CLI, gosto da funcionalidade RBAC. Outro ponto forte é o suporte para uma variedade de integrações. Além disso, o suporte ao cliente é excelente, especialmente ao lidar com questões técnicas ou relacionadas a faturamento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Nada. Uma coisa que eu adoraria ver é uma opção para provisionar automaticamente um balanceador de carga externo ao configurar um controlador de entrada como o NGINX no Kubernetes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa foi usar o Google Cloud Run e testá-lo para tarefas em tempo real - isso é usando a abordagem FaaS - testando o modelo de deep learning seq2seq para a tarefa de classificação do quadro de vídeo em tempo real. O Gcloud Run oferece múltiplos parâmetros como URL pública e privada para testar o aplicativo internamente (nos endereços IP do gcloud) ou externamente (tornando o aplicativo disponível para o público), escalabilidade, aumento de CPU para impulsionar as solicitações dos clientes e escalabilidade usando o número mínimo e máximo de instâncias. E obtive resultados em tempo real para 20 clientes de forma eficiente, precisa e rápida. Além disso, o Google ofereceu ao meu projeto uma bolsa de 25 mil dólares para que eu pudesse usar os serviços gratuitamente e experimentá-los. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora eu consiga obter resultados em tempo real, o que eu esperava - mas lá enfrentei o problema de inicialização a frio - mesmo tendo definido o número mínimo de instâncias para 1; mas após permanecer inativo por mais de 1 a 2 horas - quando há uma solicitação do usuário para o servidor - o modelo começou a carregar e, assim, o aplicativo/link do gcloud run não conseguiu fornecer resultados mais rápidos e, às vezes, não forneceu resultados. Em segundo lugar, enfrentei um problema de Compartilhamento de Domínio aqui, mesmo tendo acesso de administrador à minha conta, mas resolvi após experimentar várias coisas - não havia documentação adequada sobre como dar acesso ao usuário dentro da conta a outros usuários. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Vertex AI é uma solução única para necessidades de MLOps e LLMOps, Vertex AI é fácil de usar, pois possui uma interface muito simples e as APIs são bastante fáceis, o que torna o fluxo de trabalho do Kubeflow bom e super fácil. Vertex AI fornece uma solução de ponta a ponta para qualquer pipeline de MLOps. É fácil de implementar, pois a biblioteca GCPC tem uma documentação muito boa, juntamente com exemplos. Integrar o Vertex AI ou acionar o pipeline a partir do VS Code é fácil. O suporte do Google é excelente em termos de serviço. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A documentação e também a integração do VS Code dentro do notebook gerenciado pelo usuário é uma grande falha, além disso, tudo é muito bom. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Minha experiência geral tem sido ótima, pois me sinto muito confortável ao usá-lo, já que sua interface é muito amigável e fácil de usar. Ele nos permitiu implantar modelos de ciência de dados em nossas automações de forma contínua. O Vertex AI do Google oferece flexibilidade para usar, criar e implantar todos os modelos de aprendizado de máquina com muita facilidade. Não é necessário ter experiência em codificação, o que me faz usá-lo frequentemente com facilidade na implementação e pode ser integrado facilmente com nossas soluções. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Como não é para empresas de pequeno ou médio porte, a equipe precisa de boa documentação e vídeos para começar a usar a ferramenta. Embora o preço seja outra preocupação, muitas vezes é desafiador prever e gerenciar os custos de forma eficaz, especialmente à medida que escalo os projetos de aprendizado de máquina. Acho que o suporte ao cliente para o Vertex AI, incluindo fóruns e comunidades online, não é tão extenso quanto algumas outras plataformas de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os recursos mais valiosos da solução são que ela é bastante flexível, e alguns dos serviços são quase de baixo código, com serviços sem código, o que dá aos agentes flexibilidade para construir os casos de uso de acordo com as necessidades operacionais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Acho que a documentação técnica não está prontamente disponível na ferramenta. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

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. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

High pricing leading problem to smaller startups. Some models required deep knowledge about cloud . Bad documentation , very difficult to find specific details . Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Vertex AI is excellent for exploring and evaluating a diversity of machine learning models in a single environment, I like this because it simplifies the selection of the right model for each specific task and optimizes the performance of our applications. It also has tools to monitor the performance of our models in real–time and offers seamless support for the GoogleCloud ecosystem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

I can only point out one thing; there's a need for intensive testing before taking a model to production which is time consuming and could be avoided with a more intuitive approach towards dependency management. Análise coletada por e hospedada no G2.com.