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Google-Supportpaket
Google Cloud bietet verschiedene Supportpakete für unterschiedliche Anforderungen, etwa Rund-um-die-Uhr-Verfügbarkeit, Telefonsupport und Kontakt zu einem Mitarbeiter des technischen Supports. Weitere Informationen finden Sie unter Cloud Customer Care.
Support von der Community
Fragen in der Google Cloud -Community stellen
Stellen Sie eine Frage zu Vertex AI in der Google Cloud-Community.
Verwenden Sie das Tag Vertex AI Platform für Fragen zu Vertex AI. Dieses Tag empfängt nicht nur Antworten aus der Community, sondern auch von Google-Entwicklern, die das Tag beobachten und inoffiziellen Support bieten.
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:
In der Problemverfolgung behalten Sie den Überblick über Probleme in Vertex AI.
Außerdem können Sie Produkt- oder Dokumentationsprobleme melden, indem Sie auf einer relevanten Dokumentationsseite auf die Schaltfläche Feedback geben klicken.
Daraufhin öffnet sich ein Feedbackformular. Ihr Produktfeedback wird vom Vertex AI-Team geprüft. Feedback zur Dokumentation wird vom Vertex AI-Dokumentationsteam geprüft.
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2025-09-04 (UTC)."],[],[],null,["# Get support\n\nGet a Google support package\n----------------------------\n\nGoogle Cloud offers different support packages to meet different needs, such as\n24/7 coverage, phone support, and access to a technical support manager. For\nmore information, see [Cloud Customer Care](/support).\n\nGet support from the community\n------------------------------\n\n### Ask a question on Google Cloud Community\n\nAsk a question about Vertex AI on [Google Cloud\nCommunity](https://www.googlecloudcommunity.com/gc/forums/filteredbylabelpage/board-id/cloud-ai-ml/label-name/vertex%20ai%20platform/).\nUse the tag `Vertex AI Platform` for questions about\nVertex AI. This tag not only receives responses\nfrom the community but also from Google engineers, who monitor the tag and\noffer unofficial support.\n\nGet support for machine learning frameworks\n-------------------------------------------\n\nVertex AI provides prebuilt containers with the following\nmachine learning (ML) frameworks: PyTorch, scikit-learn, TensorFlow, and\nXGBoost. Use of these prebuilt containers in Vertex AI is fully\nbacked by the SLA and covered by the standard support options.\n\nVertex AI provides a managed service which implements the Kubeflow SDK:\nVertex AI Pipelines. Using Vertex AI Pipelines is fully backed by the SLA and covered\nby the standard support options.\n\nOpen source Kubeflow running on a GKE cluster is **not** covered by the standard support options.\n\nTo get support for an ML framework, including for bugs and documentation issues\nunrelated to Vertex AI, use that ML framework's support options:\n\n- To get support for Pytorch, see the\n [PyTorch documentation](https://pytorch.org/docs/stable/index.html). To submit issues to PyTorch,\n see the [PyTorch issue tracker on GitHub](https://github.com/pytorch/pytorch/issues).\n\n- To get support for scikit-learn, see the\n [scikit-learn FAQ](https://scikit-learn.org/stable/faq.html). To submit issues to scikit-learn,\n see the [scikit-learn issue tracker on GitHub](https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/issues).\n\n- To get support for TensorFlow, see the\n [TensorFlow documentation](https://www.tensorflow.org/). To submit issues to\n TensorFlow, see the\n [TensorFlow issue tracker on GitHub](https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues).\n\n- To get support for XGBoost, see the [XGBoost FAQ](https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/faq.html).\n To submit issues to XGBoost, see the\n [XGBoost issue tracker on GitHub](https://github.com/dmlc/xgboost/issues).\n\n- To get support for Kubeflow, see the [Kubeflow Docs](https://www.kubeflow.org/docs/).\n To submit issues to Kubeflow Pipelines, see the\n [Kubeflow issue tracker on GitHub](https://github.com/kubeflow/pipelines/issues).\n\nFile bugs or feature requests\n-----------------------------\n\nKeep track of Vertex AI issues on the\n[issue tracker](https://issuetracker.google.com/issues/new?component=1130925).\n\nYou can also submit product or documentation issues by clicking the\n**Send feedback** button on a relevant documentation page.\nThis opens a feedback form. Your product feedback will be\nreviewed by the Vertex AI team. Documentation feedback will be\nreviewed by the Vertex AI documentation team."]]
