Ce que j'aime le plus à propos de Vertex AI, c'est la façon dont il unifie l'ensemble du flux de travail d'apprentissage automatique — de la préparation des données et de l'entraînement au déploiement et à la surveillance. Nous l'avons utilisé pour rationaliser notre pipeline ML, et l'intégration avec BigQuery et Google Cloud Storage rend la gestion des données incroyablement efficace. L'interface utilisateur est intuitive, et il est facile de passer de l'expérimentation sans code au développement de modèles personnalisés à grande échelle. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Certaines configurations avancées peuvent être complexes au début, surtout pour la mise en place de travaux d'entraînement personnalisés ou l'ajustement des hyperparamètres. Les coûts peuvent également devenir élevés avec le réentraînement fréquent des modèles. La documentation est complète mais parfois fragmentée à travers différentes sections de Google Cloud, ce qui peut ralentir la configuration pour les nouveaux utilisateurs. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus, c'est la facilité avec laquelle on peut gérer l'ensemble du flux de travail d'apprentissage automatique en un seul endroit. De l'entraînement au déploiement, tout est bien intégré avec les autres outils de Google Cloud. L'interface est simple, et les fonctionnalités d'automatisation permettent de gagner beaucoup de temps lors de la gestion de plusieurs modèles. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, la tarification peut être un peu déroutante, surtout lorsqu'on travaille avec de grands ensembles de données ou des tâches d'entraînement longues. De plus, la documentation pourrait être plus approfondie dans certains domaines pour les débutants. C'est puissant, mais les nouveaux utilisateurs pourraient avoir besoin de temps pour s'y habituer. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex AI rend étonnamment simple le passage de l'expérimentation à la production. J'apprécie vraiment l'intégration avec le reste des services Google Cloud—BigQuery, Dataflow et Cloud Storage se connectent de manière transparente, ce qui permet de gagner beaucoup de temps lors de la préparation et du déploiement des modèles. En tant qu'enthousiaste du cloud, j'apprécie également la façon dont Vertex AI propose des notebooks Jupyter gérés, AutoML et des API pré-entraînées qui abaissent la barrière pour les équipes de différents niveaux techniques. Cela ressemble à un véritable écosystème de bout en bout pour l'apprentissage automatique et l'IA. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La courbe d'apprentissage peut être raide au début, surtout pour ceux qui découvrent la manière dont Google Cloud organise les ressources. La transparence des prix pourrait également s'améliorer ; les coûts peuvent augmenter rapidement si vous ne configurez pas de quotas ou de surveillance. Certaines fonctionnalités, comme l'orchestration avancée de pipelines ou les travaux d'entraînement personnalisés, peuvent sembler un peu écrasantes sans une documentation solide ou une expérience préalable en ML Ops. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime son intégration transparente dans l'écosystème de Google Cloud, ce qui rend l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique—préparation des données, formation, déploiement et surveillance—unifié et efficace. Que vous soyez un débutant utilisant AutoML ou un data scientist expérimenté déployant des modèles personnalisés, Vertex AI prend en charge les deux sans vous forcer dans un seul flux de travail. Dans l'ensemble, il simplifie les flux de travail complexes de ML sans sacrifier la flexibilité ou la performance. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que je n'aime pas à propos de Vertex AI, c'est que cela peut sembler un peu accablant au début, surtout si vous êtes nouveau sur Google Cloud ou sur les plateformes d'apprentissage automatique en général.

Il y a beaucoup d'outils, de paramètres et d'options—parfois, il est difficile de savoir par où commencer ou quelle est la « bonne » façon de faire quelque chose. La documentation est bonne, mais pas toujours conviviale pour les débutants, et certaines fonctionnalités semblent cachées ou mal expliquées.

De plus, le prix peut être un peu difficile à estimer à l'avance. Vous devez vraiment faire attention aux ressources que vous utilisez (comme les travaux d'entraînement, le stockage, les notebooks, etc.) ou vous pourriez être surpris par la facture. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La meilleure partie pour moi est la façon dont tout est intégré. Je peux entraîner, tester et déployer des modèles tout à l'intérieur de la même plateforme. Cela permet de gagner du temps en évitant de passer d'un outil à l'autre. Le tableau de bord est clair, et la connexion avec les services Google Cloud rend le flux de travail plus fluide. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, la tarification peut être déroutante, surtout lorsque vous apprenez encore comment les ressources sont utilisées. De plus, certaines fonctionnalités nécessitent un peu de connaissances techniques pour être configurées correctement, ce qui peut être un peu frustrant au début. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Ce que j'aime le plus à propos de Vertex AI, c'est la façon dont il centralise tout ce qui concerne l'apprentissage automatique en un seul endroit. Il est facile de former, déployer et surveiller des modèles sans avoir à passer d'un outil à l'autre. Les intégrations avec les services Google Cloud le rendent également très pratique pour mettre à l'échelle et automatiser les flux de travail. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Parfois, l'interface semble un peu complexe au début, surtout lors de la configuration des pipelines ou des autorisations. Le calcul des prix peut également être difficile à estimer avec précision pour les projets plus importants, ce qui pourrait être une préoccupation pour les petites équipes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Le vertex AI de Google se positionne comme une plateforme complète pour le cycle de vie de l'apprentissage automatique et la formation et la préparation des données, avec sa force principale à travers Google Cloud. Il dispose d'une interface très conviviale avec de nombreuses fonctionnalités disponibles pour faciliter notre travail, car nous pouvons facilement mettre en œuvre notre travail sans effort et rendre l'apprentissage plus facile et pratique en l'utilisant 4 à 5 fois par jour avec une intégration facile et un excellent support client. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

sa courbe d'apprentissage est complexe et ne fournit pas de flux de travail simplifié et comme il est très coûteux, il rend imprévisible la tarification à l'utilisation et la fragmentation de sa documentation est différente à travers les différentes sections de Google Cloud, ce qui peut ralentir la configuration initiale et le dépannage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La partie la plus intrigante de Vertex AI est qu'il dispose d'une plateforme unifiée pour l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Eh bien, Vertex AI m'a aidé à activer des prototypes rapides avec des notebooks pendant mon projet et aussi avec une orchestration de pipeline pour une livraison de produit accélérée, et il a également ses avantages comme les Vertex AI Pipelines pour des workflows ML reproductibles et prêts pour le CI/CD. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La partie que je n'aime pas à propos de Vertex AI, c'est que lorsque je déploie plusieurs points de terminaison, cela peut entraîner des dépenses involontaires et un autre inconvénient est que le débogage des échecs de pipeline ou parfois des problèmes de déploiement de modèle peut être difficile. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'apprécie que Vertex AI fournisse de grands modèles d'IA générative, qui sont bénéfiques pour mon produit. Il est instrumental dans la génération de modèles et d'outils d'IA qui sont intégrés dans notre logiciel RH activé par l'IA, aidant nos activités quotidiennes. De plus, sa plateforme d'IA intégrée ouverte facilite l'intégration, et la fonctionnalité de prévision prédictive est précieuse. Je trouve également le constructeur d'agents puissant, nous permettant de créer des agents et de les intégrer avec d'autres clients. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'ai trouvé la configuration initiale de Vertex AI assez difficile en raison du manque de documentation complète disponible en ligne. J'ai dû rassembler des informations de diverses sources, y compris GPT et OpenAI, et m'appuyer sur des vidéos YouTube pour le configurer. De plus, je pense que la documentation d'aide en ligne pourrait être considérablement renforcée car il est difficile de trouver toutes les ressources en un seul endroit concernant ce modèle. En outre, le processus de déploiement est assez long et fastidieux, ce qui, à mon avis, devrait être simplifié. Dans l'ensemble, bien que Vertex AI soit un outil bénéfique, ces aspects présentent des obstacles à son utilisation et à son efficacité. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime que Vertex AI soit une plateforme unifiée, Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La plateforme a une courbe d'apprentissage initiale abrupte en raison de son nombre de fonctionnalités et de paramètres complexes. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.