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- Vertex AI
- Azure Machine Learning Studio-vs-Vertex AI
Comparar Azure Machine Learning e Vertex AI 
Visão Geral
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Pequeno negócio (38.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Pague Conforme Usar Por Mês
Azure Machine Learning
Classificação por Estrelas
(88)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Empresa (38.8% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Preço não disponível
Saiba mais sobre Azure Machine LearningVertex AI
Classificação por Estrelas
(572)4.3 de 5
Segmentos de Mercado
Pequeno negócio (38.7% das avaliações)
Preço de Nível Básico
Pague Conforme Usar Por Mês
Teste Gratuito disponível
Saiba mais sobre Vertex AIResumo
Resumo Gerado por IA
Gerado por IA. Alimentado por avaliações de usuários reais.
- Os usuários relatam que o Vertex AI se destaca em suas capacidades de Criptografia de Dados de IA, alcançando uma pontuação de 9,2, o que os revisores mencionam fornecer segurança robusta para dados sensíveis. Em contraste, o Azure Machine Learning, embora ainda forte, pontua um pouco mais baixo, com 8,2 nessa área.
- Os revisores mencionam que o Azure Machine Learning oferece recursos superiores de Processamento de Linguagem Natural, pontuando 7,9 em comparação com os 8,6 do Vertex AI. Os usuários apreciam a compreensão e geração nuançadas que o Azure fornece, tornando-o uma escolha preferida para aplicações com muito texto.
- Os usuários do G2 destacam a Escalabilidade de Treinamento de Modelos de IA do Vertex AI com uma pontuação de 8,5, que os revisores dizem permitir o manuseio eficiente de grandes conjuntos de dados. No entanto, o Azure Machine Learning pontua mais alto, com 8,7, indicando uma infraestrutura mais robusta para escalar o treinamento de modelos.
- Os usuários no G2 relatam que o Azure Machine Learning se destaca na Facilidade de Configuração, pontuando 8,4, o que os revisores mencionam tornar mais acessível para equipes com expertise técnica limitada. O Vertex AI, embora ainda amigável ao usuário, pontua um pouco mais baixo, com 8,2.
- Os revisores mencionam que o recurso de Alta Disponibilidade de IA do Vertex AI pontua impressionantes 9,2, indicando um forte compromisso com o tempo de atividade e a confiabilidade. O Azure Machine Learning, embora competitivo, pontua mais baixo nessa área, o que os usuários dizem que pode impactar aplicações críticas.
- Os usuários dizem que as capacidades de Monitoramento de Modelos do Azure Machine Learning, pontuando 8,5, fornecem insights abrangentes sobre o desempenho do modelo, o que os revisores apreciam para manter a precisão do modelo ao longo do tempo. O Vertex AI, com uma pontuação de 8,6, também é forte, mas carece de alguns dos recursos avançados encontrados no Azure.
Azure Machine Learning vs Vertex AI
Ao avaliar as duas soluções, os avaliadores consideraram Azure Machine Learning mais fácil de usar, configurar e administrar. Os avaliadores também preferiram fazer negócios com Azure Machine Learning no geral.
- Os revisores sentiram que Vertex AI atende melhor às necessidades de seus negócios do que Azure Machine Learning.
- Ao comparar a qualidade do suporte contínuo do produto, os revisores sentiram que Azure Machine Learning é a opção preferida.
- Para atualizações de recursos e roadmaps, nossos revisores preferiram a direção do Vertex AI em relação ao Azure Machine Learning.
Preços
Preço de Nível Básico
Azure Machine Learning
Preço não disponívelVertex AI
Try Vertex AI Free
Pague Conforme Usar
Por Mês
Novos clientes recebem $300 em créditos gratuitos para gastar no Vertex AI.
- Uma interface unificada para todo o fluxo de trabalho de ML
- APIs pré-treinadas para visão, vídeo, linguagem natural e mais
- Integração de ponta a ponta para dados e IA
Teste Gratuito
Azure Machine Learning
Informação de teste não disponívelVertex AI
Teste Gratuito disponível
Avaliações
Atende aos requisitos
8.5
81
8.6
346
Facilidade de Uso
8.5
80
8.3
353
Facilidade de configuração
8.3
57
8.2
272
Facilidade de administração
8.3
49
8.0
143
Qualidade do Suporte
8.6
74
8.2
325
Tem the product Foi um bom parceiro na realização de negócios?
8.6
47
8.2
137
Direção de Produto (% positivo)
9.0
80
9.2
338
Recursos
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.4
64
Dados insuficientes disponíveis
8.2
65
Dados insuficientes disponíveis
8.4
65
Dados insuficientes disponíveis
8.4
61
Dados insuficientes disponíveis
8.8
61
Implantação
Dados insuficientes disponíveis
8.5
65
Dados insuficientes disponíveis
8.3
64
Dados insuficientes disponíveis
8.4
63
Dados insuficientes disponíveis
8.5
63
Dados insuficientes disponíveis
8.8
61
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.4
61
Dados insuficientes disponíveis
8.5
60
Dados insuficientes disponíveis
8.1
61
Dados insuficientes disponíveis
8.2
61
Operações
Dados insuficientes disponíveis
8.3
61
Dados insuficientes disponíveis
8.5
62
Dados insuficientes disponíveis
8.5
62
Gestão
Dados insuficientes disponíveis
8.3
60
Dados insuficientes disponíveis
8.5
61
Dados insuficientes disponíveis
8.4
60
IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.1
26
Dados insuficientes disponíveis
8.5
26
Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de MáquinaOcultar 34 recursosMostrar 34 recursos
8.5
56
8.4
175
Sistema
8.6
22
8.3
136
8.9
21
8.2
138
8.7
22
7.9
133
Desenvolvimento de Modelos
8.6
51
8.4
165
8.9
54
7.9
142
8.3
53
8.5
163
8.7
52
8.5
165
Desenvolvimento de Modelos
8.1
21
8.4
131
8.7
21
8.5
133
8.4
21
8.4
131
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.1
45
8.3
163
7.9
45
8.5
159
7.8
38
8.3
158
8.2
42
8.3
141
Serviços de Máquina/Deep Learning
8.3
21
8.4
134
8.7
21
8.5
131
8.6
20
8.3
129
8.5
21
8.4
130
Implantação
8.8
50
8.3
157
8.7
51
8.3
158
8.9
51
8.6
157
Implantação
8.9
21
8.3
129
8.8
21
8.3
130
9.1
21
8.4
131
IA generativa
8.5
10
8.2
67
8.2
10
8.5
67
7.5
10
8.2
68
Agente AI - Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Dados insuficientes disponíveis
Escalabilidade e desempenho - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
9.2
18
Dados insuficientes disponíveis
8.7
18
Dados insuficientes disponíveis
8.7
18
Custo e Eficiência - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.1
18
Dados insuficientes disponíveis
8.1
18
Dados insuficientes disponíveis
8.4
18
Integração e Extensibilidade - Infraestrutura de IA Gerativa
Dados insuficientes disponíveis
8.6
18
Dados insuficientes disponíveis
8.2
18
Dados insuficientes disponíveis
8.7
18
Segurança e Conformidade - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.8
18
Dados insuficientes disponíveis
8.4
18
Dados insuficientes disponíveis
9.3
18
Usabilidade e Suporte - Infraestrutura de IA generativa
Dados insuficientes disponíveis
8.5
18
Dados insuficientes disponíveis
8.4
18
Integração - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.6
52
Aprendizado - Aprendizado de Máquina
Dados insuficientes disponíveis
8.6
51
Dados insuficientes disponíveis
8.4
50
Dados insuficientes disponíveis
8.8
51
Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)Ocultar 15 recursosMostrar 15 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Engenharia de Prompt - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
16
Dados insuficientes disponíveis
8.8
16
Otimização de Inferência - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
16
Model Garden - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
16
Treinamento Personalizado - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
16
Desenvolvimento de Aplicações - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
16
Implantação de Modelo - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.1
16
Dados insuficientes disponíveis
8.4
16
Guardrails - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
15
Dados insuficientes disponíveis
9.0
15
Monitoramento de Modelos - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.0
15
Dados insuficientes disponíveis
9.2
15
Segurança - Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
9.2
16
Dados insuficientes disponíveis
8.8
16
Gateways & Roteadores - Operacionalização de Modelos de Linguagem em Grande Escala (LLMOps)
Dados insuficientes disponíveis
8.9
16
Construtores de Agentes de IAOcultar 14 recursosMostrar 14 recursos
Não há dados suficientes
Não há dados suficientes
Personalização - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.5
17
Dados insuficientes disponíveis
7.5
17
Dados insuficientes disponíveis
8.2
16
Funcionalidade - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.9
17
Dados insuficientes disponíveis
6.8
17
Dados insuficientes disponíveis
8.3
16
Dados insuficientes disponíveis
6.8
17
Dados e Análise - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
7.6
16
Dados insuficientes disponíveis
7.8
17
Dados insuficientes disponíveis
7.9
17
Integração - Construtores de Agentes de IA
Dados insuficientes disponíveis
8.8
17
Dados insuficientes disponíveis
7.8
17
Dados insuficientes disponíveis
8.1
17
Dados insuficientes disponíveis
7.5
17
Categorias
Categorias
Categorias Compartilhadas
Azure Machine Learning e Vertex AI é categorizado como Plataformas de MLOps, Operacionalização de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMOps), Plataformas de Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina, e Infraestrutura de IA Generativa
Categorias Únicas
Azure Machine Learning não possui categorias únicas
Vertex AI é categorizado como Aprendizado de Máquina e Construtores de Agentes de IA
Avaliações
Tamanho da Empresa dos Avaliadores
Azure Machine Learning
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Vertex AI
Pequena Empresa(50 ou menos emp.)
Médio Porte(51-1000 emp.)
Empresa(> 1000 emp.)
Pequena Empresa
(50 ou menos emp.)
Médio Porte
(51-1000 emp.)
Empresa
(> 1000 emp.)
Indústria dos Avaliadores
Tecnologia da informação e serviços
28.2%
Programas de computador
14.1%
Consultoria de Gestão
8.2%
Gestão Educacional
5.9%
Ensino superior
4.7%
Outro
38.8%
Programas de computador
16.4%
Tecnologia da informação e serviços
14.3%
Serviços financeiros
6.7%
Varejo
4.0%
Consultoria
3.7%
Outro
54.9%
Avaliações Mais Úteis
Azure Machine Learning
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Materiais de Construção
A facilidade das tarefas repetitivas agora significa que o que poderia ter levado algumas horas ou vários funcionários pode agora ser feito rápida e facilmente.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Consultoria de Gestão
Eu não gosto do ponto de preço no qual a Azure se posiciona no mercado. Não faz sentido cobrar tanto, dado que seus custos são menores em comparação com os concorrentes.
Vertex AI
Revisão Favorável Mais Útil
Usuário Verificado em Varejo
Consolidação de modelos de código aberto e facilidade de uso.
Revisão Crítica Mais Útil
Usuário Verificado em Software de Computador
Se você tentar entrar em contato com o Google ou personalizá-lo de alguma forma, eu recomendaria olhar para alternativas na AWS.
Usuário Verificado em Materiais de Construção
A facilidade das tarefas repetitivas agora significa que o que poderia ter levado algumas horas ou vários funcionários pode agora ser feito rápida e facilmente.
Usuário Verificado em Varejo
Consolidação de modelos de código aberto e facilidade de uso.
Usuário Verificado em Consultoria de Gestão
Eu não gosto do ponto de preço no qual a Azure se posiciona no mercado. Não faz sentido cobrar tanto, dado que seus custos são menores em comparação com os concorrentes.
Usuário Verificado em Software de Computador
Se você tentar entrar em contato com o Google ou personalizá-lo de alguma forma, eu recomendaria olhar para alternativas na AWS.
Principais Alternativas
Discussões
Para que é usado o Azure Machine Learning Studio?
1 comentário
AR
Em resumo, para construir, implantar e gerenciar modelos de alta qualidade mais rapidamente e com confiança.Leia mais
Azure Machine Learning não possui mais discussões com respostas
Para que é usada a Google Cloud AI Platform?
2 comentários
KS
O Google Cloud AI Platform nos permite construir modelos de aprendizado de máquina que funcionam com qualquer tipo e tamanho de dados.Leia mais
Quais bibliotecas de software o motor de ML em nuvem suporta?
2 comentários
JP
Está suportando aproximadamente todas as bibliotecas em tendência.Leia mais
What is Google AI platform?
1 comentário
ZM
O Google AI Platform é um conjunto abrangente de ferramentas e serviços fornecidos pelo Google Cloud para desenvolver, implantar e gerenciar inteligência...Leia mais
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