Lo que más me gusta de Vertex AI es que reúne todo el flujo de trabajo de aprendizaje automático en una sola plataforma. Desde la preparación de datos y el entrenamiento hasta el despliegue y el monitoreo continuo, podemos gestionar todo sin problemas sin tener que manejar múltiples herramientas. Lo hemos estado usando durante varios años para construir y desplegar modelos de ML en producción, y su integración con otros servicios de Google Cloud, como BigQuery y Cloud Storage, facilita mucho el manejo y movimiento de datos. Las funciones de AutoML y los pipelines preconstruidos también ahorran mucho tiempo, por lo que nuestro equipo puede dedicar más energía a la experimentación y mejora del rendimiento del modelo en lugar de configurar y mantener la infraestructura. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Una cosa que no me gusta de Vertex AI es que puede resultar abrumador para los nuevos usuarios debido a la gran cantidad de características y servicios que ofrece. Aunque es muy potente, configurar pipelines personalizados o depurar flujos de trabajo más complejos a veces puede requerir un conocimiento profundo de Google Cloud y conceptos básicos de ML. Además, los costos pueden aumentar rápidamente si los recursos no se gestionan con cuidado, especialmente al entrenar modelos grandes o ejecutar múltiples experimentos en paralelo. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Vertex AI para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático, y me encanta cómo resuelve el problema de gestionar flujos de trabajo complejos de ML. Reduce el esfuerzo necesario para construir, entrenar y desplegar modelos, con todo centralizado, lo que facilita la automatización y acelera el escalado. Esto significa que puedo centrarme más en construir mejores modelos en lugar de preocuparme por la infraestructura. Lo que más me gusta es cómo combina el entrenamiento, el despliegue y el monitoreo en un solo lugar. La integración con los servicios de Google Cloud funciona muy bien, el escalado es fluido y las canalizaciones gestionadas ahorran mucho tiempo. En general, hace que el desarrollo de ML sea más eficiente y confiable. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La curva de aprendizaje es empinada, la documentación puede ser confusa en algunos lugares, y los costos no siempre son claros. Mejores tutoriales, una interfaz de usuario más sencilla para tareas comunes y una mayor transparencia en los precios mejorarían la experiencia. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Vertex AI es el jardín de modelos y la capacidad de experimentar y probar rápidamente diferentes modelos generativos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Encuentro la complejidad de Vertex AI bastante abrumadora. Hay tantas cosas innecesarias bombardeándote inmediatamente cuando lo abres. Hay demasiadas opciones, que solo se convierten en ruido y quitan energía y tiempo para averiguar su propósito real. Parece que todo está categorizado bajo diferentes nombres, lo que lo hace problemático y sobrecomplicado. La configuración inicial también se siente innecesariamente complicada. Me gusta que las cosas sean simplificadas porque, incluso como un usuario técnico avanzado, a menudo me pierdo en todo el ruido, y eso me aleja de mis objetivos y metas claras. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Vertex AI facilita probar los últimos modelos de GenAI, integrarlos en aplicaciones, construir nuestros propios modelos y exponerlos como puntos finales. He estado usando Vertex AI durante más de 5 años para una variedad de aplicaciones, como aplicaciones móviles que tienen reconocimiento de imágenes, capacidades de chat para aplicaciones web que resumen y extraen contenido significativo.

Vertex AI actúa como un centro de comando para todas las aplicaciones de IA y siempre está actualizado con los últimos avances en el campo de la IA, especialmente Gen AI. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Aprender Vertex AI fue un poco difícil cuando comencé. Los costos de facturación con las características y el uso eran complicados de estimar de antemano. Afortunadamente, a lo largo de los años han hecho que sea más fácil probar las características y, con la ayuda de Google Cloud Skill Boost, podemos implementar y aprender las nuevas características sin preocuparnos demasiado por los costos. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Vertex AI es su ecosistema unificado. Reúne la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación en un solo flujo de trabajo cohesivo, lo que hace que el proceso general se sienta fluido y bien conectado. El Model Garden es un verdadero punto destacado para mí, ya que ofrece fácil acceso a más de 150 modelos fundacionales como Gemini y Claude, y acelera notablemente la construcción y entrega de soluciones de IA de calidad de producción. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

No soy fanático de la estructura de precios compleja, especialmente porque no hay una opción de "escalar a cero" para los puntos finales. Eso puede dejarte pagando costos más altos incluso cuando los servicios están inactivos. Además, la curva de aprendizaje se siente empinada y la documentación está fragmentada, lo que dificulta que los equipos más pequeños, o cualquiera nuevo en el ecosistema de Google Cloud, se pongan al día y lo usen con confianza. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Me gusta la infraestructura sencilla de Vertex AI, que hace que el despliegue de software de calidad de producción sea muy sencillo y te permite comenzar rápidamente. El soporte de la comunidad es excelente; si te encuentras con problemas, puedes buscar en Google y encontrar ayuda fácilmente. También es muy fácil de usar, considerando la complejidad de las tareas que puede manejar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Hay un pequeño problema al dar indicaciones; es difícil entender si estoy dando la indicación al sistema para el producto o para mi propio caso de uso, lo que lleva a confusión. Creo que hay un malentendido ahí. Además, hay múltiples APIs para configurar, y no está claro si se están cobrando o no, así que creo que la gestión de APIs podría ser mejor. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

La integración de ecosistema todo en uno, podemos crear flujos de datos así como entrenar modelos de datos en el mismo sistema sin tener que moverlos a otro. Y también podemos acceder a otros modelos de código abierto junto con los modelos gemini y fundamentales de Google. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Si la computación no está configurada correctamente, puede ejecutarse indefinidamente incurriendo en altos costos, además su facturación es muy compleja. Y también, para mis proyectos individuales, es muy costosa. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que más me gusta de Vertex AI es cómo reúne todo el ciclo de vida del aprendizaje automático en una plataforma bien organizada. Simplifica todo, desde la preparación de datos y el entrenamiento de modelos hasta el despliegue y la monitorización, lo que hace que incluso los flujos de trabajo de ML complejos sean más fáciles de gestionar. La integración estrecha con los servicios de Google Cloud añade un valor real, especialmente en términos de escalabilidad, seguridad y rendimiento. En general, Vertex AI logra un fuerte equilibrio entre la flexibilidad que necesitan los usuarios avanzados y la facilidad de uso que los equipos desean al construir aprendizaje automático confiable y listo para producción sin mucho esfuerzo adicional. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Lo que no me gusta de Vertex AI es que puede resultar abrumador al principio, especialmente para los usuarios que son nuevos en Google Cloud o en plataformas de ML. La curva de aprendizaje es pronunciada y lleva tiempo entender cómo encajan todos los servicios, permisos y piezas de precios. La documentación también puede parecer un poco fragmentada, lo que dificulta encontrar una guía clara y completa para casos de uso específicos. Además, los costos no siempre son fáciles de predecir sin un monitoreo cercano, lo cual puede ser un desafío para equipos más pequeños o proyectos con presupuesto limitado. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Utilizo Vertex AI para construir y entrenar modelos de aprendizaje automático para nuestros proyectos. Me gusta que reúne todo lo que necesito para la IA en un solo lugar, como la preparación de datos, el entrenamiento, las pruebas y el despliegue, lo que mantiene mi trabajo simple y organizado. Uso AutoML para crear modelos sin necesidad de mucha codificación, y aprecio cómo permite a los no expertos crear buenos modelos con AutoML. La plataforma ayuda a automatizar muchos pasos en el proceso de ML, incluyendo el monitoreo y seguimiento de modelos después del despliegue, haciendo estas tareas más fáciles. Encuentro que la interfaz es limpia y fácil de usar una vez familiarizado. El despliegue de modelos es fluido y no toma mucho tiempo, y maneja grandes cantidades de datos muy bien sin problemas de rendimiento. La seguridad y el control de acceso funcionan bien para entornos de equipo, y la documentación y los recursos de aprendizaje son útiles para principiantes. Además, la configuración inicial fue fácil. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Nada que no guste de Vertex AI. Simplemente funciona para todos los casos de uso. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usé Vertex AI para el reconocimiento y generación de imágenes, y realmente me gusta que proporciona todo en un solo lugar para la preparación de datos, el entrenamiento de modelos y la implementación. Es la mejor herramienta para proyectos de ML, y funciona sin problemas. Lo usamos principalmente para la implementación y el entrenamiento de modelos, y me encanta ese aspecto ya que hace nuestro trabajo rápido y fácil. Como desarrolladores de Google, nuestro trabajo está en Google Cloud, por lo que Vertex AI es una herramienta principal para nosotros para entrenar modelos. Su GPT actualizado hace que el trabajo sea rápido y fácil, y nos sentimos cómodos usándolo. También es fácil de usar, y hasta un principiante puede aprender la configuración fácilmente, lo que lo hace sentir único. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.

Usamos Vertex AI solo en Google Cloud, y aunque funciona bien allí, al conectarse con otras cosas, sentimos que no obtenemos una salida adecuada. Sería mejor si hubiera más interacción con la IA para que sea más fácil de usar. Reseña recopilada por y alojada en G2.com.