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Avaliações e Detalhes do Produto de Vertex AI

Visão geral de Vertex AI

O que é Vertex AI?

Construa, implante e dimensione modelos de aprendizado de máquina (ML) mais rapidamente, com ferramentas de ML totalmente gerenciadas para qualquer caso de uso. Através do Vertex AI Workbench, o Vertex AI é integrado nativamente com BigQuery, Dataproc e Spark. Você pode usar o BigQuery ML para criar e executar modelos de aprendizado de máquina no BigQuery usando consultas SQL padrão em ferramentas de inteligência de negócios e planilhas existentes, ou pode exportar conjuntos de dados do BigQuery diretamente para o Vertex AI Workbench e executar seus modelos a partir daí. Use o Vertex Data Labeling para gerar rótulos altamente precisos para sua coleção de dados.

Detalhes Vertex AI
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Descrição do Produto

Vertex AI é uma plataforma de aprendizado de máquina (ML) gerenciada que ajuda a construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil. Inclui uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML, bem como uma variedade de ferramentas e serviços para ajudar em cada etapa do processo. O Vertex AI Workbench é um IDE baseado em nuvem que está incluído no Vertex AI. Facilita o desenvolvimento e a depuração de código de ML. Oferece uma variedade de recursos para ajudar no fluxo de trabalho de ML, como autocompletar código, linting e depuração. Vertex AI e Vertex AI Workbench são uma combinação poderosa que pode ajudar a acelerar o desenvolvimento de ML. Com o Vertex AI, você pode se concentrar na construção e no treinamento de seus modelos, enquanto o Vertex AI Workbench cuida do restante. Isso libera você para ser mais produtivo e criativo, e ajuda a colocar seus modelos em produção mais rapidamente. Se você está procurando uma plataforma de ML poderosa e fácil de usar, então o Vertex AI é uma ótima opção. Com o Vertex AI, você pode construir, treinar e implantar modelos de ML de forma mais rápida e fácil do que nunca.

Como você se posiciona em relação aos seus concorrentes?

Vertex AI é uma plataforma unificada que oferece uma ampla gama de ferramentas e serviços para ajudar a construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina de forma mais rápida e fácil. É uma plataforma gerenciada que cuida da infraestrutura subjacente, permitindo que você se concentre na construção e no treinamento de seus modelos. Também é uma plataforma escalável que pode facilmente aumentar ou diminuir suas cargas de trabalho de ML conforme necessário.


Detalhes do Vendedor
Vendedor
Google
Website da Empresa
Ano de Fundação
1998
Localização da Sede
Mountain View, CA
Twitter
@google
32,581,844 seguidores no Twitter
Página do LinkedIn®
www.linkedin.com
301,875 funcionários no LinkedIn®
Propriedade
NASDAQ:GOOG
Telefone
+1 (650) 253-0000
Receita Total (USD mm)
$182,527
Descrição

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


RJ
Visão Geral Fornecida por:

Avaliações Recentes de Vertex AI

Julian D.
JD
Julian D.Pequena Empresa (50 ou menos emp.)
4.5 de 5
"Very good at building, integrating, and deploying"
It integrates into code frameworks which is very good for my work, super complete. development platform on the unified platform is interestin
Usuário Verificado
U
Usuário VerificadoPequena Empresa (50 ou menos emp.)
4.5 de 5
"Less friction and more innovation. Vertex AI Review."
Vertex AI is excellent for exploring and evaluating a diversity of machine learning models in a single environment, I like this because it simplifi...
UJJWAL  D.
UD
UJJWAL D.Médio Porte (51-1000 emp.)
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...
Distintivo de Segurança
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5 pessoas solicitaram informações de segurança

Mídia 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.
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Avaliações 513 Vertex AI

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Prós e Contras de Vertex AI

Como são determinadas?Informação
Prós e contras são compilados a partir do feedback das avaliações e agrupados em temas para fornecer um resumo fácil de entender das avaliações dos usuários.
Prós
Contras

Sentimento Geral da Revisão para Vertex AIPergunta

Tempo para Implementar
<1 dia
>12 meses
Retorno sobre o Investimento
<6 meses
48+ meses
Facilidade de Configuração
0 (Difícil)
10 (Fácil)
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Sameer C.
SC
Development Lead
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
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Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

A melhor coisa sobre o Vertex AI é que ele permite que os desenvolvedores de ML integrem facilmente os serviços do Google em seus projetos, as APIs de geração de texto oferecidas pelo Google, treinem seu próprio modelo personalizado e o implantem facilmente sem complicações. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Nada para gostar. No geral, uma boa plataforma e um destino único para desenvolvedores de ML implantarem, treinarem e testarem seus modelos, aproveitando as ferramentas e serviços oferecidos pelo Google! Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Eu usei pessoalmente o Vertex AI para trabalhar em projetos relacionados a ML como parte de nossos workshops comunitários. A melhor coisa sobre o Vertex AI studio do Google é a facilidade de treinar seu próprio modelo, testar diferentes modelos de IA generativa do Google, como Gemini e PALM APIs, e sua integração nos projetos. No geral, é uma plataforma única para quem procura desenvolver projetos relacionados a Machine Learning, tanto para trabalho pessoal quanto em nível industrial. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Jagannath P.
JP
Network Administrator
Empresa(> 1000 emp.)
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Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
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Traduzido Usando IA
(Original )Informação
O que você mais gosta Vertex AI?

Eu gosto do ambiente unificado no Google Cloud, integração, automação, preparação de dados, implantação, tudo está em um só lugar. Ajuda a construir ferramentas e aplicações de IA com base nos requisitos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Está dentro da nuvem do Google que está um pouco decepcionante. Se estiver fora, então ajudará a usar uma pequena empresa startup de tecnologia para aprender e desenvolver IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Isso me ajudou a ajustar modelos de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Chemicals
UC
Empresa(> 1000 emp.)
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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O que você mais gosta Vertex AI?

We used Vertex AI in work, a big advantage is that it has SOTA models (especially Veo2 now) and they are accessible through LangChain and LlamaIndex. User interface intuitive, easy to adopt. Also methods are available to fine-tune models for specific usecases. As mentioned above it supports easy integration to popular ML frameworks which you could implement the model functionalities at ease.

We used Vertex AI for translation and RAG tasks for a couple of months long. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Downside is that a shared workspace can be used only with four VM's, compared to a competition, where you can simple use unlimited (close) VM's, which might be quite handful at AI development. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Vertex AI gives SOTA model for tasks like code generation, RAG, natural language 2 SQL, translation. It's all in one place with a quite intuitive UI. Models are state-of-the-art at every term. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ANUJ J.
AJ
Analyst
Empresa(> 1000 emp.)
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Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

usei o Vertex AI enquanto fazia vários laboratórios práticos. lembro-me de alguns dos melhores recursos e do lado positivo do Vertex AI, que são como - seus recursos de AutoML que treinam e ajustam automaticamente o modelo para nós, o que realmente me ajudou quando o usei pela primeira vez, pois economizou meu tempo e esforço. Além disso, seus recursos de escalabilidade que ajudam a treinar e implantar modelos em grandes conjuntos de dados. Falando sobre seus pontos positivos, como sua precisão na construção de modelos, também ajuda a reduzir os custos de execução de modelos de aprendizado de máquina. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

eu ainda não encontrei desvantagens do vertex ai, mas suponho que possa ser caro, especialmente para projetos em grande escala. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Para isso, eu gostaria de elaborar através de certos cenários, como quando estamos com falta de expertise em coisas de aprendizado de máquina, seu recurso de automl nos ajuda a construir o modelo e implantá-lo com facilidade. Além disso, quando sentimos dificuldade em gerenciar e escalar modelos, nesse momento, ele ajuda a lidar com grandes conjuntos de dados e modelos complexos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Karun V.
KV
Operations Coordinator
Médio Porte(51-1000 emp.)
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Fonte da Revisão: Convite da G2
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Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

Minha experiência tem sido ótima, pois é muito confortável usá-lo devido à sua interface amigável e fácil de usar. Também tornou o processo de implantação de modelos de ciência de dados em nossas automações muito tranquilo. E como acomoda muitos dados e escala e constrói muito rapidamente, está à frente da maioria das IAs semelhantes na mesma fase. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Não há muitos desgostos além de alguns bugs ocasionais na interface do usuário. E eu notei que leva um pouco mais de tempo para imagens em códigos personalizados. Uma coisa que a equipe técnica pode trabalhar é a integração quando se trata de configurações para concluir o trabalho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Para desenvolver ferramentas para MLOps dentro de hardware local e para fins de Ciência de Dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Surya Pratap S.
SS
DevOps Engineer
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Mais Opções
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Fonte da Revisão: Orgânico
Traduzido Usando IA
(Original )Informação
O que você mais gosta Vertex AI?

O que eu mais gosto no Vertex AI é como é fácil de usar. Isso me ajuda a construir e gerenciar modelos de IA sem precisar ser um especialista. Eles respondem rapidamente e são prestativos. Eu uso com frequência e funciona bem para mim. Conecta-se facilmente com minhas outras ferramentas. As ferramentas são diretas, tornando meu trabalho mais rápido e mais eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Apenas um problema com o Vertex AI é que pode ser complexo de configurar e usar, o que pode ser confuso para iniciantes. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Vertex AI resolve o problema de tornar o aprendizado de máquina mais fácil. Ele me ajuda a construir e gerenciar modelos sem precisar de habilidades técnicas profundas. Isso economiza tempo e me permite focar mais no meu trabalho, permitindo resultados mais rápidos e melhores decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Hariharan G.
HG
Senior Digital Marketing Executive
Médio Porte(51-1000 emp.)
Mais Opções
Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

Vertex AI oferece um conjunto abrangente de ferramentas poderosas de aprendizado de máquina. Oferecendo treinamento, ajuste e implantação de modelos de forma integrada, suas capacidades de AutoML são especialmente úteis para automatizar processos de aprendizado de máquina. Permite que mesmo aqueles com conhecimento limitado em IA construam e implantem modelos de forma eficiente. Facilmente integrado, isso o torna ideal para equipes que já trabalham no ecossistema do Google e proporciona uma escalabilidade impressionante. Isso o torna uma boa escolha para grandes projetos de IA em empresas... Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Embora o Vertex AI seja uma plataforma de IA robusta e versátil que oferece ferramentas poderosas de aprendizado de máquina. Mas a curva de aprendizado acentuada pode ser um pouco avassaladora para novos usuários. A interface do usuário parece complicada e não tão intuitiva quanto algumas plataformas concorrentes. Especialmente para aqueles que não têm experiência anterior em IA ou ciência de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

O Vertex AI resolve vários desafios importantes em ciência de dados e aprendizado de máquina. Especialmente ao gerenciar todo o ciclo de vida de ML, uma questão chave a ser abordada é a complexidade de construir, treinar e implantar modelos de aprendizado de máquina. Ao fornecer uma plataforma integrada com ferramentas como AutoML, o Vertex simplifica a criação de modelos de IA, tornando-a acessível até mesmo para usuários com experiência limitada em aprendizado de máquina. Isso acelerará muito o desenvolvimento. Reduz a necessidade de expertise especializada e permite que os cientistas de dados se concentrem em finalizar seus modelos. Gerenciamento de infraestrutura...

Outro desafio enfrentado foi a escalabilidade do Vertex AI, facilitando a implantação de modelos em ambientes de produção. Isso permite uma escalabilidade eficiente com o aumento das demandas de dados e computação. Integrações perfeitas com ferramentas de dados como BigQuery e Google Cloud Dataflow ajudam a simplificar os fluxos de trabalho. Elimine barreiras para a preparação de movimentação de dados. Isso, por sua vez, beneficia os usuários ao fornecer um pipeline mais integrado, rápido e eficiente para processamento de dados. Treinamento e implantação de modelos que levam a maior velocidade. Investigações e Decisões. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Abhishek S.
AS
Consultant
Médio Porte(51-1000 emp.)
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Usuário atual verificado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

A melhor coisa sobre esta plataforma é que não é necessário ser um especialista em IA para desenvolver e implantar modelos nela. É fácil de usar, altamente escalável e permite integração perfeita com aplicativos. É uma plataforma altamente útil ao lidar com grandes projetos de IA. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

É caro e a configuração inicial pode ser um pouco desafiadora. Seus requisitos de sistema também são comparativamente altos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Anteriormente, era um processo complicado desenvolver e implantar nosso modelo de ML que estávamos criando para nossos clientes no domínio de inteligência de talentos. Uma vez que mudamos para o Vertex AI, nosso trabalho literalmente foi reduzido devido às suas ferramentas AutoML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Usuário Verificado em Financial Services
CF
Médio Porte(51-1000 emp.)
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Revisão Incentivada
Produtos usados dentro de Google Cloud: Google Kubernetes Engine (GKE), Vertex AI, Google Cloud SQL
O que você mais gosta Google Cloud?

A robust suite of AI/ML services (Vertex AI, Cloud TPU). It was really helpful with pre-trained models for sentiment analysis, risk assessment and customer segmentation. The team had an easy process to train and deploy custom models for portfolio optimization and fraud detection.

Regarding infrastructure, Kubernetes Engine and Cloud SQL reduced the operational overhead and low latency for our users worldwide.

The security team had a good experience with the process of certifications SOC 2 and GDPR. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Google Cloud?

It took months to find the balance for optimizing cloud costs (don't start a project without it!).

Some GC services could have a long learning curve for developers and engineers who usually work with other cloud systems. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Google Cloud E como isso está te beneficiando?

GC strengths in AI/ML, scalability, and security were critical to launch a the fintech company's investment platform. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

ZARA K.
ZK
Web Developer & Designer
Médio Porte(51-1000 emp.)
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Avaliador validado
Fonte da Revisão: Convite da G2
Revisão Incentivada
Traduzido Usando IA
O que você mais gosta Vertex AI?

A melhor parte do Vertex AI é que ele facilita o gerenciamento de todo o fluxo de trabalho de ML, desde a preparação de dados até a implantação do modelo. Recursos como o AutoML o tornam acessível até mesmo para não especialistas em ML, e a integração com outros serviços do Google Cloud também garante uma experiência tranquila para projetos baseados em nuvem. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que você não gosta Vertex AI?

Uma desvantagem é a estrutura de preços, que poderia ser mais transparente, especialmente para empresas menores que tentam orçar seus recursos de forma eficaz. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Que problemas é Vertex AI E como isso está te beneficiando?

Vertex AI resolve o problema de gerenciar todo o fluxo de trabalho de aprendizado de máquina de maneira fragmentada. Ao reunir tudo—preparação de dados, construção de modelos, treinamento e implantação—em uma plataforma coesa, reduz o tempo e o esforço que preciso gastar com infraestrutura. Isso me permite focar mais em experimentar com modelos e melhorar o desempenho. Análise coletada por e hospedada no G2.com.