Punteggio dei prezzi

7.7

Profilo prezzi di Vertex AI

Attraverso Vertex AI Workbench, Vertex AI è integrato in modo nativo con BigQuery, Dataproc e Spark. È possibile utilizzare BigQuery ML per creare ed eseguire modelli di apprendimento automatico in BigQuery utilizzando query SQL standard su strumenti di business intelligence e fogli di calcolo esistenti, oppure esportare i set di dati da BigQuery direttamente in Vertex AI Workbench ed eseguire i modelli da lì. Utilizzate Vertex Data Labeling per generare etichette estremamente precise per la vostra raccolta di dati.

Punti di forza

Flusso di lavoro ML end-to-end

Vertex AI consente a data scientist, ingegneri e sviluppatori di costruire, addestrare e distribuire modelli di apprendimento automatico all'interno di una piattaforma unificata. Riduce la complessità della gestione di servizi e strumenti separati per ogni parte della pipeline di ML.

Pipeline gestite

Con Vertex AI, gli utenti possono creare e gestire pipeline end-to-end per automatizzare il flusso di lavoro ML. Queste pipeline possono essere configurate per ottimizzare la preelaborazione dei dati, l'ingegnerizzazione delle caratteristiche, l'addestramento dei modelli, la valutazione e la distribuzione, il tutto integrandosi con strumenti come Kubeflow.

AutoML

Vertex AI offre funzionalità AutoML che consentono ai non esperti di addestrare modelli ML di alta qualità. Automatizzando attività chiave come la regolazione degli iperparametri, la selezione delle caratteristiche e la selezione del modello, AutoML consente agli utenti di costruire modelli personalizzati senza avere conoscenze di codifica approfondite.

Panoramica del prodotto

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Vertex AI è una suite di strumenti e servizi di apprendimento automatico (ML) offerti da Google Cloud che mira a semplificare il processo end-to-end di sviluppo, distribuzione e gestione dei modelli di apprendimento automatico. Consente alle aziende di costruire, addestrare e distribuire in modo efficiente modelli di ML su scala, integrandosi perfettamente con altri servizi di Google Cloud per una soluzione AI completa.

Vertex AI offre una serie di funzioni e strumenti che coprono l'intero ciclo di vita del ML, dalla preparazione dei dati e l'addestramento dei modelli all'implementazione e al monitoraggio degli stessi.

APPROFONDIMENTI

Le nostre opinioni sui prezzi di Vertex AI

01

I nuovi clienti ottengono fino a $300 crediti gratuiti per provare Vertex AI e altri prodotti Google Cloud

02

Prova gratuita

03

Le informazioni sui prezzi non sono disponibili al pubblico

Modelli di prezzo disponibili

Quanto costa Vertex AI?

Vertex AI non divulga pubblicamente i prezzi sul proprio sito web, poiché i costi possono variare in base a fattori quali le dimensioni dell'azienda, i prodotti selezionati e i requisiti specifici. Per ottenere informazioni sui prezzi più precise e personalizzate, è meglio contattare Vertex AI direttamente attraverso il suo sito web o parlare con un rappresentante di vendita.

Cosa dicono gli utenti dei prezzi di Vertex AI

avatar

Mukand K.

La cosa migliore è stata utilizzare google cloud run e testarlo per attività in tempo reale, ovvero utilizzando l'approccio faas, testando il modello di deep learning seq2seq per la classificazione dei fotogrammi video in tempo reale. Gcloud run offre diversi parametri come URL pubblico e privato per testare l'applicazione internamente (negli indirizzi Ip di gcloud) o esternamente (rendendo l'applicazione disponibile per il pubblico), scalabilità, boost della CPU per aumentare la richiesta da parte dei client e scalabilità utilizzando un numero minimo e massimo di istanze. Ho ottenuto risultati in tempo reale per 20 clienti in modo efficiente, preciso e veloce.

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Parth S.

La mia esperienza complessiva è stata ottima e mi ha messo a mio agio durante l'utilizzo perché la sua interfaccia utente è molto semplice e facile da usare. Vertex Ai di Google è molto flessibile da usare, crea e distribuisce tutti i modelli ml in modo molto semplice. Non è necessario essere esperti di codifica, il che mi ha spinto a usarlo spesso con facilità di implementazione e può essere integrato facilmente con le nostre soluzioni.

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Sameer C.

L'aspetto migliore di vertex AI è che consente agli sviluppatori di ML di integrare facilmente i servizi di Google nei loro progetti, le API di testo offerte da Google, di addestrare il proprio modello e di distribuirlo senza problemi.

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jay m.

Vertex AI è una soluzione unica per le esigenze di MLOps e LLMOps, VertexAI è facile da usare in quanto ha un'interfaccia molto semplice e anche le API sono abbastanza facili da usare, il che rende il flusso di lavoro Kubeflow buono e super facile. vertex ai fornisce una soluzione end to end per qualsiasi pipeline MLOps. È facile da implementare, perché la libreria GCPC ha una documentazione molto ben fatta e degli esempi. Integrare vertex ai o attivare la pipeline dal codice VS è facile. Il supporto di Google è eccellente in termini di servizio.

avatar

Prajwal N.

Le caratteristiche più preziose della soluzione sono la sua flessibilità e alcuni servizi sono quasi low-code, con servizi no-code, in modo da offrire agli agenti la flessibilità di costruire i casi d'uso in base alle esigenze operative.

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Mukand K.

La cosa migliore è stata utilizzare google cloud run e testarlo per attività in tempo reale, ovvero utilizzando l'approccio faas, testando il modello di deep learning seq2seq per la classificazione dei fotogrammi video in tempo reale. Gcloud run offre diversi parametri come URL pubblico e privato per testare l'applicazione internamente (negli indirizzi Ip di gcloud) o esternamente (rendendo l'applicazione disponibile per il pubblico), scalabilità, boost della CPU per aumentare la richiesta da parte dei client e scalabilità utilizzando un numero minimo e massimo di istanze. Ho ottenuto risultati in tempo reale per 20 clienti in modo efficiente, preciso e veloce.

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jay m.

Vertex AI è una soluzione unica per le esigenze di MLOps e LLMOps, VertexAI è facile da usare in quanto ha un'interfaccia molto semplice e anche le API sono abbastanza facili da usare, il che rende il flusso di lavoro Kubeflow buono e super facile. vertex ai fornisce una soluzione end to end per qualsiasi pipeline MLOps. È facile da implementare, perché la libreria GCPC ha una documentazione molto ben fatta e degli esempi. Integrare vertex ai o attivare la pipeline dal codice VS è facile. Il supporto di Google è eccellente in termini di servizio.

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Parth S.

La mia esperienza complessiva è stata ottima e mi ha messo a mio agio durante l'utilizzo perché la sua interfaccia utente è molto semplice e facile da usare. Vertex Ai di Google è molto flessibile da usare, crea e distribuisce tutti i modelli ml in modo molto semplice. Non è necessario essere esperti di codifica, il che mi ha spinto a usarlo spesso con facilità di implementazione e può essere integrato facilmente con le nostre soluzioni.

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Prajwal N.

Le caratteristiche più preziose della soluzione sono la sua flessibilità e alcuni servizi sono quasi low-code, con servizi no-code, in modo da offrire agli agenti la flessibilità di costruire i casi d'uso in base alle esigenze operative.

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Sameer C.

L'aspetto migliore di vertex AI è che consente agli sviluppatori di ML di integrare facilmente i servizi di Google nei loro progetti, le API di testo offerte da Google, di addestrare il proprio modello e di distribuirlo senza problemi.

Valutazione dei prezzi di Vertex AI

Sicurezza e conformità: 4.8/5

Vertex AI di Google Cloud beneficia della solida infrastruttura di sicurezza e delle caratteristiche di conformità della più ampia piattaforma Google Cloud. Supporta la crittografia dei dati, la gestione delle identità e degli accessi (IAM) e altri meccanismi di sicurezza per garantire la protezione e la privacy dei dati e dei modelli.

Integrazione con BigQuery: 4.8/5

Vertex AI si integra con BigQuery, il potente data warehouse di Google Cloud, consentendo agli utenti di accedere facilmente a grandi insiemi di dati archiviati in BigQuery e di addestrare modelli direttamente sui dati. Questa integrazione è utile per addestrare modelli su dati strutturati e non strutturati su scala.

Scalabilità: 4.8/5

Sia che si lavori su modelli su piccola scala o che si debbano addestrare modelli complessi su grandi insiemi di dati, Vertex AI sfrutta l'infrastruttura di Google Cloud per fornire risorse di calcolo autoscalanti e flessibili come GPU e TPU.

FAQ sui prezzi di Vertex AI

Che cos'è l'AutoML in Vertex AI?

AutoML di Vertex AI consente di costruire modelli di apprendimento automatico personalizzati senza dover disporre di competenze approfondite nel campo della scienza dei dati. AutoML di Vertex AI automatizza compiti quali:

- Preelaborazione dei dati
- Selezione del modello
- Regolazione dell'iperparametro
- Ingegneria delle caratteristiche

Posso utilizzare modelli di apprendimento automatico personalizzati con Vertex AI?

Sì, Vertex AI supporta la formazione di modelli personalizzati. È possibile utilizzare i framework di apprendimento automatico più diffusi, come:

- TensorFlow
- PyTorch
- XGBoost
- scikit-learn
- Keras

Come gestisce Vertex AI la distribuzione dei modelli?

Una volta addestrato il modello, Vertex AI fornisce gli strumenti per distribuire facilmente i modelli per le previsioni in tempo reale e in batch. È possibile:

- Distribuire i modelli sull'infrastruttura Google Cloud per scalare automaticamente in base alla domanda.
- Impostare le previsioni online per un servizio a bassa latenza e in tempo reale.
- Utilizzare la previsione batch per elaborare grandi quantità di dati in modo asincrono.

È possibile automatizzare i flussi di lavoro di apprendimento automatico con Vertex AI?

Sì, Vertex AI consente di automatizzare i flussi di lavoro end-to-end utilizzando Vertex AI Pipelines. Le pipeline consentono di orchestrare l'intero processo di apprendimento automatico, dalla preelaborazione dei dati alla distribuzione dei modelli, e possono essere costruite utilizzando Kubeflow Pipelines. L'automazione semplifica le attività ricorrenti come la regolazione degli iperparametri, la riqualificazione dei modelli e la distribuzione.