Vertex AI Avaliações e Detalhes do Produto - Página 2

O que eu mais aprecio no Vertex AI é a sua capacidade de treinar modelos adaptados às nossas necessidades específicas. Sua ampla gama de recursos suporta uma variedade de requisitos de negócios. Pessoalmente, eu o uso para programação e desenvolvimento de aplicações. A implementação e integração em nossos projetos é muito fácil. O suporte ao cliente é o melhor em comparação com outros provedores de serviços de IA. Eu o uso regularmente para meus projetos. No geral, é muito fácil de usar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, leva mais tempo do que o esperado para usar, e certos aspectos da navegação na interface do usuário podem ser confusos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Vertex AI reúne tecnologias de IA e ML para promover o treinamento de modelos, apoiar a preparação de dados e garantir um monitoramento suave. O software nos fornece modelos pré-construídos que nos ajudam na previsão, visualização e previsão refinada. A plataforma opera significativamente com o Cloud Storage, BigQuery, entre outros, trazendo uma integração perfeita. O programa é projetado para usar eficientemente nossa infraestrutura de computação e garantir que haja um mecanismo de monitoramento bem-sucedido. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Experimentamos latência de desempenho, onde usuários simultâneos fazem solicitações que correspondem entre si. A dependência excessiva da plataforma nos Serviços de Nuvem do Google a torna vulnerável a enfrentar desafios operacionais. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto que o Vertex AI seja fácil de usar e simples de configurar. Ele possui muitos recursos excelentes para construir e implantar modelos. A integração com outras ferramentas do Google Cloud é suave, e o suporte ao cliente é muito útil. Usamos com frequência porque torna o desenvolvimento de IA mais rápido e fácil. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Às vezes, pode ser um pouco complexo para iniciantes entenderem todos os recursos. A configuração e a documentação poderiam ser mais fáceis em algumas áreas. Além disso, o custo pode aumentar à medida que o uso cresce, e algumas integrações precisam de mais flexibilidade. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Veltex é consistente e robusto na cobertura de todo o ciclo de vida de IA/ML, o que torna a ingestão de dados, implantação, treinamento de modelos, entre outros, eficientes. O aplicativo suporta casos personalizados e de AutoML, onde não é necessário ter experiência técnica anterior. O software possui infraestrutura escalável, incluindo o Google Cloud, o que facilita o gerenciamento de grandes conjuntos de dados. O Vertex AI conecta-se com servidores como Dataflow, BigQuery, IAM, entre outros. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A maioria dos novos usuários ou usuários tem dificuldade em compreender o Vertex, e arcar com toda a infraestrutura necessária não é fácil.

Frequentemente, a cobrança excede o custo planejado e isso requer que todos sejam cuidadosos e focados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Vertex AI é uma ferramenta incrível e ajuda a reunir tudo em um só lugar, tornando todo o aprendizado de máquina mais fácil. O Vertex AI possui várias ferramentas para cada processo, que funcionam perfeitamente desde a preparação dos dados até o treinamento do modelo e, depois, a implantação. Está economizando muito tempo em comparação com o uso de ferramentas separadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Vertex AI tem resolvido muitos dos nossos problemas e nos ajudado muito ao longo do processo, então não há nenhuma reclamação da minha parte. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A abordagem de plataforma unificada é excelente - ter a preparação de dados, treinamento de modelos, implantação e monitoramento tudo em um só lugar realmente simplifica o fluxo de trabalho de ML e é muito bom para facilitar a implementação. As capacidades de AutoML são particularmente valiosas para prototipagem rápida, e a integração com o BigQuery e outros serviços do Google Cloud é perfeita. A interface do usuário é intuitiva em comparação com outras plataformas de ML na nuvem, e o "model garden" fornece bom acesso a modelos pré-treinados. Os recursos de rastreamento automático de experimentos e versionamento de modelos economizam tempo significativo em MLOps. Eu usei apenas para ambientes de teste, no entanto, para fins de desenvolvimento. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Os custos podem escalar rapidamente, especialmente com conjuntos de dados maiores e ao expandir operações. A curva de aprendizado é mais íngreme do que eu esperava, particularmente para equipes novas no ecossistema do Google Cloud (Minha experiência). A documentação poderia ser mais abrangente e amigável para iniciantes, muitas vezes parece extensa sem ser realmente útil para a implementação prática. Alguns problemas de desempenho, como tempos de treinamento mais lentos em comparação com os concorrentes, e a incapacidade de escalar implantações para zero significa que você está sempre pagando por pelo menos uma instância em execução. Eu não experimentei o suporte ao cliente, mas parece que eles têm um bom atendimento ao cliente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Vertex AI introduziu recentemente o Veo 3 e o Veo 3 Fast para geração de vídeo de alta qualidade e rápida com áudio, sincronização labial e marca d'água, tornando-o pronto para empresas. Também adicionou o Imagen 4, novos modelos leves/open-source e ferramentas avançadas de agentes para automação, além de recursos de economia de custos como cache de contexto e APIs em lote—tudo isso torna a construção e escalonamento de soluções de IA mais poderosas, eficientes e confiáveis. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma área em que o Vertex AI ainda pode melhorar é o ajuste fino do manuseio de imagens para casos extremos — como visuais de baixo contraste, imagens de altíssima resolução ou conjuntos de dados específicos de domínio onde os modelos atuais podem perder detalhes ou precisão. Melhorar as opções de personalização, a adaptação mais rápida de modelos e ferramentas de avaliação mais ricas também tornaria mais fácil para as empresas obter saídas altamente personalizadas e prontas para produção. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto de como o Vertex AI encapsula todo o pipeline de ML—do treinamento à implantação—em uma única plataforma. Como ele se harmoniza com as ferramentas do Google Cloud e suporta tanto modelos AutoML quanto modelos personalizados, dobrando a aposta, torna-o flexível e poderoso para utilizar. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Para iniciantes, o Vertex AI pode ser ocasionalmente difícil, especialmente ao configurar permissões ou configurar recursos. Além disso, pode ser bastante caro para pequenos projetos, e certos recursos exigem um entendimento aprofundado dos serviços do Google Cloud. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O Vertex AI reúne todas as etapas do ciclo de vida do aprendizado de máquina, desde a preparação de dados e treinamento de modelos até a implantação e monitoramento contínuo, tudo dentro de uma única plataforma unificada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora o Vertex AI ofereça um poder significativo, ele tem suas limitações. Muitos usuários, especialmente desenvolvedores e engenheiros de MLOps, frequentemente apontam algumas desvantagens práticas e desafios que encontram. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1-Suporta fluxo de trabalho de ML de ponta a ponta em uma única plataforma

2-Suporta escalabilidade e infraestrutura gerenciada.

3-Também oferece suporte para modelos personalizados, bem como modelos pré-treinados do Google para NLP, visão e dados estruturados.

4-É flexível para usar AutoML ou modelos personalizados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O custo pode crescer rapidamente para grandes conjuntos de dados ou treinamento frequente, e alguns recursos avançados exigem um entendimento profundo dos conceitos de ML. Análise coletada por e hospedada no G2.com.