Google-Supportpaket
Google Cloud bietet verschiedene Supportpakete für unterschiedliche Anforderungen, wie etwa Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit, Telefonsupport und Kontakt mit einem technischen Supportmanager. Weitere Informationen finden Sie unter Google Cloud-Support.
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Unterstützung für Frameworks für maschinelles Lernen abrufen
Vertex AI bietet vordefinierte Container mit den folgenden Frameworks für maschinelles Lernen (ML): PyTorch, scikit-learn, TensorFlow und XGBoost. Die Verwendung dieser vordefinierten Container in Vertex AI basiert auf dem SLA und wird durch die Standardsupportoptionen abgedeckt.
Vertex AI bietet einen verwalteten Dienst, der das Kubeflow SDK implementiert: Vertex AI Pipelines. Die Verwendung von Vertex AI Pipelines ist vollständig vom SLA und von den Standardsupportoptionen abgedeckt.
Die Open-Source-Kubeflow, die auf einem GKE-Cluster ausgeführt wird, wird nicht von den Standardsupportoptionen abgedeckt.
Wenn Sie Support für ein ML-Framework benötigen, z. B. für Programmfehler und Dokumentationsprobleme nicht im Zusammenhang mit Vertex AI, verwenden Sie die Supportoptionen jenes ML-Frameworks:
Informationen zum Support für PyTorch finden Sie in der PyTorch-Dokumentation. Informationen zum Melden von Problemen mit PyTorch finden Sie in der PyTorch-Problemverfolgung auf GitHub.
Informationen zum Support für scikit-learn finden Sie in den FAQs zu scikit-learn. Informationen zur Übermittlung von Problemen mit scikit-learn erhalten Sie in der GitHub-Problemverfolgung zu scikit-learn.
Informationen zum Support TensorFlow finden Sie in der TensorFlow-Dokumentation. Informationen zur Übermittlung von Problemen mit TensorFlow erhalten Sie in der GitHub-Problemverfolgung zu TensorFlow.
Unterstützung für XGBoost finden Sie in den FAQ zu XGBoost. Informationen zur Übermittlung von Problemen mit XGBoost erhalten Sie in der GitHub-Problemverfolgung zu XGBoost.
Support für Kubeflow erhalten, sehen Sie die Kubeflow-Dokumenten. Informationen zur Übermittlung von Problemen an Kubeflow Pipelines finden Sie in der Kubeflow-Problemverfolgung auf GitHub.
Dateifehler oder Funktionsanfragen
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