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Vertex AI fornisce container predefiniti con i seguenti framework di machine learning (ML): PyTorch, scikit-learn, TensorFlow e XGBoost. L'utilizzo di questi container predefiniti in Vertex AI è completamente supportato dall'SLA e coperto dalle opzioni di assistenza standard.
Vertex AI fornisce un servizio gestito che implementa l'SDK Kubeflow: Vertex AI Pipelines. L'utilizzo di Vertex AI Pipelines è completamente supportato dall'SLA e coperto dalle opzioni di assistenza standard.
Kubeflow open source in esecuzione su un cluster GKE non è coperto dalle opzioni di assistenza standard.
Per ricevere assistenza per un framework ML, inclusi bug e problemi di documentazione non correlati a Vertex AI, utilizza le opzioni di assistenza del framework ML:
Per ricevere assistenza per PyTorch, consulta la documentazione di PyTorch. Per inviare problemi a PyTorch, consulta lo issue tracker di PyTorch su GitHub.
Per ricevere assistenza per scikit-learn, consulta le domande frequenti su scikit-learn. Per inviare segnalazioni a scikit-learn, consulta il tracker dei problemi di scikit-learn su GitHub.
Per ricevere assistenza per TensorFlow, consulta la documentazione di TensorFlow. Per inviare segnalazioni a TensorFlow, consulta il tracker dei problemi di TensorFlow su GitHub.
Per ricevere assistenza per XGBoost, consulta le domande frequenti su XGBoost. Per inviare problemi a XGBoost, consulta il tracker dei problemi di XGBoost su GitHub.
Per ricevere assistenza per Kubeflow, consulta la documentazione di Kubeflow. Per inviare problemi a Kubeflow Pipelines, consulta il tracker dei problemi di Kubeflow su GitHub.
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Puoi anche segnalare problemi relativi al prodotto o alla documentazione facendo clic sul pulsante Invia feedback in una pagina di documentazione pertinente. Si aprirà un modulo di feedback. Il tuo feedback sul prodotto verrà esaminato dal team di Vertex AI. Il feedback sulla documentazione verrà esaminato dal team di documentazione di Vertex AI.