Avis et détails du produit Vertex AI

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.

L'intégration transparente avec BigQuery et la capacité de déployer instantanément des modèles Gemini via le Model Garden en font le moyen le plus rapide de créer une IA de qualité entreprise. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

La structure de facturation est incroyablement déroutante, et les coûts pour les points de terminaison inactifs peuvent devenir incontrôlables si vous ne surveillez pas vos quotas quotidiennement. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex AI est vraiment facile à utiliser, surtout comparé à d'autres services cloud et studios d'IA. J'aime la façon dont on peut le personnaliser très facilement, et j'ai créé quelques agents comme un agent débogueur, qui fonctionne très bien. C'est aussi pratique pour créer des agents et obtenir des clés API facilement, ce qui en fait un outil très utile à utiliser. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je pense que le processus d'authentification pourrait être plus simple. Lors de l'utilisation des clés API Vertex, je dois utiliser une double authentification, comme OAuth 2, ce qui est un peu difficile à configurer. De plus, la configuration des API et des intégrations est un peu plus compliquée, car elle nécessite une double authentification avec OAuth 2 et un compte de service. 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'utilise Vertex AI pour implémenter des fonctionnalités d'IA comme la recherche sémantique et j'apprécie la façon dont cela m'aide à faire évoluer les fonctionnalités très rapidement. Je l'utilise principalement pour ajouter des chatbots, essentiels pour notre support client 24/7 et l'intégration des utilisateurs, et pour la reconnaissance d'images, qui automatise la saisie de données, économisant ainsi un temps et des ressources précieux pour nous et nos clients. J'apprécie également l'API préconstruite, qui simplifie mon flux de travail. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je n'aime pas devoir configurer des comptes de service dans Google Cloud pour obtenir une clé API ; d'autres comme OpenAI vous permettent de copier-coller une clé et c'est quelque chose que je préfère. De plus, le tableau de bord semble encombré avec trop de menus. 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 regroupe l'entraînement des modèles, le déploiement et l'expérimentation en une seule plateforme bien intégrée. L'interface utilisateur facilite l'exploration des modèles d'IA générative, des notebooks et des pipelines sans avoir à mettre en place trop d'infrastructure en tant qu'apprenant. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Un inconvénient de Vertex AI est la courbe d'apprentissage initiale, surtout pour les utilisateurs qui découvrent les concepts de Google Cloud tels que les projets, IAM et la facturation. Certaines fonctionnalités semblent très orientées vers les entreprises, ce qui peut être accablant pour les étudiants ou les apprenants individuels. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime son intégration transparente avec la pile GCP et la flexibilité qu'elle offre à nos ingénieurs en vision par ordinateur et en IA. Vertex AI facilite l'exposition de notre charge de travail au modèle pour l'analyse, surtout que nos agents IA et nos charges de travail IA sont sur GCP. La configuration initiale a été facile car nous avions une équipe de support Google disponible pour nous aider. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Coût. Si nous pouvons obtenir de meilleurs rabais, il sera plus facile de déplacer toute la charge de travail vers Vertex. Comme AWS propose des réductions sur les plans d'épargne et les instances réservées, il serait avantageux d'avoir de tels rabais même chez Google. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

J'aime comment Vertex AI est une plateforme de bout en bout pour construire, entraîner et déployer des modèles d'apprentissage automatique. Cela me facilite l'entraînement, le déploiement et l'exploitation des modèles ML, et cela élimine efficacement l'écart entre l'expérimentation et la production. J'apprécie également la fonctionnalité de stockage en nuage et j'apprécie qu'elle fournisse le même environnement pour l'entraînement, la gestion des versions, le déploiement et la surveillance au lieu d'utiliser différentes plateformes pour chaque processus. La configuration initiale a été très facile, ce qui est un grand avantage. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Je voudrais plus de chemins de démarrage et des configurations par défaut simplifiées pour des cas d'utilisation courants. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Vertex AI rassemble l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique en un seul endroit : préparation des données, entraînement des modèles, ajustement des hyperparamètres, déploiement et surveillance. Cela évite de devoir assembler plusieurs outils. Il fonctionne très bien avec BigQuery, Cloud Storage, Dataflow et Looker. Pour les équipes déjà sur GCP, cela réduit l'effort de configuration et améliore les performances. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.

Les travaux d'entraînement, les points de terminaison, l'AutoML et les modèles d'IA générative peuvent devenir coûteux s'ils ne sont pas soigneusement surveillés et optimisés. Pour les débutants, Vertex AI peut sembler complexe en raison de nombreux services, configurations et concepts spécifiques à GCP. Avis collecté par et hébergé sur G2.com.