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Azure OpenAI Service und Vertex AI vergleichen 
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Azure OpenAI Service
Sternebewertung
(19)4.7 von 5
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(572)4.3 von 5
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KI-generierte Zusammenfassung
KI-generiert. Angetrieben von echten Nutzerbewertungen.
- Benutzer berichten, dass Vertex AI in seiner AI High Availability-Funktion hervorragend abschneidet und eine Bewertung von 9,2 erhält, was laut Rezensenten eine konsistente Leistung und Zuverlässigkeit für kritische Anwendungen gewährleistet. Im Gegensatz dazu hat der Azure OpenAI Service, obwohl er immer noch stark ist, in diesem Bereich eine etwas niedrigere Bewertung, was auf Verbesserungspotenzial hinweist.
- Rezensenten erwähnen, dass der Azure OpenAI Service in seinen AI Text Summarization-Fähigkeiten glänzt und eine Bewertung von 8,7 erreicht, was laut Benutzern nuanciertere und kontextbewusstere Zusammenfassungen bietet im Vergleich zu Vertex AI's Bewertung von 8,6. Dies macht Azure zu einer besseren Wahl für Benutzer, die sich auf Content-Generierung und Zusammenfassungsaufgaben konzentrieren.
- G2-Benutzer heben die einfache Bereitstellung als einen bedeutenden Vorteil für den Azure OpenAI Service hervor, mit einer Bewertung von 8,5 im Vergleich zu Vertex AI's 8,4. Rezensenten sagen, dass der optimierte Bereitstellungsprozess von Azure eine schnellere Integration in bestehende Workflows ermöglicht, was es benutzerfreundlicher für Teams mit begrenzten technischen Ressourcen macht.
- Benutzer auf G2 berichten, dass die Modelltrainingsfähigkeiten von Vertex AI robust sind, mit einer Bewertung von 8,5, was laut Rezensenten besonders vorteilhaft für Organisationen ist, die ihre KI-Modelle anpassen möchten. Der Azure OpenAI Service erreicht dieselbe Bewertung, aber Benutzer sagen, dass Vertex AI mehr Flexibilität im Management von Trainingsdaten bietet.
- Rezensenten erwähnen, dass der Azure OpenAI Service einen leichten Vorteil bei Sicherheitsfunktionen hat, insbesondere bei der AI Data Encryption, wo er eine Bewertung von 9,2 im Vergleich zu Vertex AI's 8,6 erzielt. Benutzer berichten, dass dies Azure zu einer attraktiveren Option für Unternehmen mit strengen Datenschutzanforderungen macht.
- Benutzer sagen, dass die Integrationsfähigkeiten von Vertex AI stark sind, mit einer Bewertung von 8,5, insbesondere in der AI API-Unterstützung und Flexibilität. Rezensenten erwähnen jedoch, dass der Azure OpenAI Service in diesem Bereich ebenfalls gut abschneidet, aber einige Benutzer fühlen, dass Vertex AI ein umfassenderes Set an Tools für die Integration mit verschiedenen Datenquellen bietet.
Azure OpenAI Service vs Vertex AI
Bei der Bewertung der beiden Lösungen fanden Rezensenten Azure OpenAI Service einfacher zu verwenden, einzurichten und zu verwalten. Rezensenten bevorzugten es insgesamt, Geschäfte mit Azure OpenAI Service zu machen.
- Die Gutachter waren der Meinung, dass Azure OpenAI Service den Bedürfnissen ihres Unternehmens besser entspricht als Vertex AI.
- Beim Vergleich der Qualität des laufenden Produktsupports bevorzugten die Gutachter Azure OpenAI Service.
- Bei Feature-Updates und Roadmaps bevorzugten unsere Rezensenten die Richtung von Azure OpenAI Service gegenüber Vertex AI.
Preisgestaltung
Einstiegspreis
Azure OpenAI Service
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- Eine einheitliche Benutzeroberfläche für den gesamten ML-Workflow
- Vorgefertigte APIs für Vision, Video, natürliche Sprache und mehr
- End-to-End-Integration für Daten und KI
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Azure OpenAI Service
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Bewertungen
Erfüllt die Anforderungen
9.0
16
8.6
346
Einfache Bedienung
8.8
16
8.3
353
Einfache Einrichtung
9.0
13
8.2
272
Einfache Verwaltung
8.3
8
8.0
143
Qualität der Unterstützung
8.5
16
8.2
325
Hat the product ein guter Partner im Geschäft waren?
9.3
7
8.2
137
Produktrichtung (% positiv)
10.0
15
9.2
338
Funktionen
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
65
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
64
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
63
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
61
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
61
Transaktionen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
62
Management
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
60
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
61
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
60
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
26
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
26
Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen34 Funktionen ausblenden34 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
8.4
175
system
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
136
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
138
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
133
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
165
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
142
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
165
Modellentwicklung
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
133
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
163
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
159
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
158
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
141
Machine-/Deep-Learning-Dienste
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
134
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
131
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
129
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
130
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
157
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
158
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
157
Einsatz
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
129
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
130
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
131
Generative KI
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
67
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
68
Agentic AI - Datenwissenschafts- und maschinelles Lernplattformen
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Nicht genügend Daten verfügbar
Skalierbarkeit und Leistung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Kosten und Effizienz - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration und Erweiterbarkeit - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.7
18
Sicherheit und Compliance - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Nicht genügend Daten verfügbar
9.3
18
Benutzerfreundlichkeit und Unterstützung - Generative KI-Infrastruktur
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
18
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
18
Integration - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
52
Lernen - Maschinelles Lernen
Nicht genügend Daten verfügbar
8.6
51
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
50
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
51
Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps)15 Funktionen ausblenden15 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Prompt-Engineering - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Inferenzoptimierung - Betriebsführung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
Modellgarten - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Benutzerdefiniertes Training - Betriebsführung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
16
Anwendungsentwicklung - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Modellbereitstellung - Operationalisierung großer Sprachmodelle (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.1
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.4
16
Leitplanken - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Modellüberwachung - Betrieb von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.0
15
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
15
Sicherheit - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
9.2
16
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
16
Gateways & Router - Operationalisierung von großen Sprachmodellen (LLMOps)
Nicht genügend Daten verfügbar
8.9
16
KI-Agentenbauer14 Funktionen ausblenden14 Funktionen anzeigen
Nicht genügend Daten
Nicht genügend Daten
Anpassung - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
8.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.2
16
Funktionalität - KI-Agenten-Ersteller
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.3
16
Nicht genügend Daten verfügbar
6.8
17
Daten und Analytik - KI-Agentenentwickler
Nicht genügend Daten verfügbar
7.6
16
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.9
17
Integration - KI-Agentenbauer
Nicht genügend Daten verfügbar
8.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.8
17
Nicht genügend Daten verfügbar
8.1
17
Nicht genügend Daten verfügbar
7.5
17
Kategorien
Kategorien
Geteilte Kategorien
Azure OpenAI Service und Vertex AI sind kategorisiert als Maschinelles Lernen
Einzigartige Kategorien
Azure OpenAI Service hat keine einzigartigen Kategorien
Vertex AI ist kategorisiert als Großes Sprachmodell-Betrieb (LLMOps), Generative KI-Infrastruktur, MLOps-Plattformen, Datenwissenschafts- und maschinelles Lernen-Plattformen, und KI-Agentenbauer
Bewertungen
Unternehmensgröße der Bewerter
Azure OpenAI Service
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Vertex AI
Kleinunternehmen(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen(> 1000 Mitarbeiter)
Kleinunternehmen
(50 oder weniger Mitarbeiter)
Unternehmen mittlerer Größe
(51-1000 Mitarbeiter)
Unternehmen
(> 1000 Mitarbeiter)
Branche der Bewerter
Informationstechnologie und Dienstleistungen
38.9%
Computersoftware
22.2%
Öffentlichkeitsarbeit und Kommunikation
5.6%
Öl & Energie
5.6%
Psychische Gesundheitsversorgung
5.6%
Andere
22.2%
Computersoftware
16.4%
Informationstechnologie und Dienstleistungen
14.3%
Finanzdienstleistungen
6.7%
Einzelhandel
4.0%
Beratung
3.7%
Andere
54.9%
Hilfreichste Bewertungen
Azure OpenAI Service
Hilfreichste positive Bewertung
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Der Azure Open AI Service bietet eine breite Palette von Tools wie natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung, die für Unternehmen sehr nützlich sind, da sie eine Menge Arbeit übernehmen können, was den menschlichen Aufwand reduziert.
Hilfreichste kritische Bewertung
Vertex AI
Hilfreichste positive Bewertung
tejashri p.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Für ein persönliches Projekt baute ich einen konversationellen KI-Chatbot. Mein Ziel war es, die Antworten so menschlich wie möglich zu halten, obwohl wir mit einem Bot sprachen. Mit Dialogflow schienen die Antworten, die ich erhielt, nicht natürlich. Ich...
Hilfreichste kritische Bewertung
Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen
Unterstützung kann hilfreicher sein. Benutzerhandbuch kann verbessert werden.
Verifizierter Benutzer in Computersoftware
Der Azure Open AI Service bietet eine breite Palette von Tools wie natürliche Sprachverarbeitung und Bilderkennung, die für Unternehmen sehr nützlich sind, da sie eine Menge Arbeit übernehmen können, was den menschlichen Aufwand reduziert.
tejashri p.
Verifizierter Benutzer in Informationstechnologie und Dienstleistungen
Für ein persönliches Projekt baute ich einen konversationellen KI-Chatbot. Mein Ziel war es, die Antworten so menschlich wie möglich zu halten, obwohl wir mit einem Bot sprachen. Mit Dialogflow schienen die Antworten, die ich erhielt, nicht natürlich. Ich...
Verifizierter Benutzer in Krankenhaus & Gesundheitswesen
Unterstützung kann hilfreicher sein. Benutzerhandbuch kann verbessert werden.
Top-Alternativen
Diskussionen
Azure OpenAI Service hat keine Diskussionen mit Antworten
Wofür wird die Google Cloud AI Platform verwendet?
2 Kommentare
KS
Google Cloud AI Platform ermöglicht es uns, maschinelle Lernmodelle zu erstellen, die mit jeder Art und Größe von Daten arbeiten.Mehr erfahren
Welche Softwarebibliotheken unterstützt die Cloud-ML-Engine?
2 Kommentare
JP
Es unterstützt ungefähr alle trendigen Bibliotheken.Mehr erfahren
What is Google AI platform?
1 Kommentar
ZM
Die Google AI-Plattform ist ein umfassendes Set von Tools und Diensten, das von Google Cloud bereitgestellt wird, um künstliche Intelligenz zu entwickeln,...Mehr erfahren
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