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Google Cloud ofrece diferentes paquetes de asistencia para satisfacer distintas necesidades, como asistencia telefónica, cobertura las 24 horas, todos los días y acceso a un administrador de asistencia técnica. Para obtener más información, consulta Atención al cliente de Cloud.
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Usa la etiqueta Vertex AI Platform para hacer preguntas sobre Vertex AI. Esta etiqueta recibe respuestas de la comunidad y de los ingenieros de Google, quienes supervisan la etiqueta y ofrecen asistencia no oficial.
Obtén asistencia para los frameworks de aprendizaje automático
Vertex AI proporciona contenedores compilados con anterioridad con los siguientes frameworks de aprendizaje automático (AA): PyTorch, scikit-learn, TensorFlow y XGBoost. El uso de estos contenedores compilados previamente en Vertex AI se encuentra respaldado por el ANS y está cubierto por las opciones de asistencia estándar.
Vertex AI proporciona un servicio administrado que implementa el SDK de Kubeflow: Canalizaciones de Vertex AI. El uso de las canalizaciones de Vertex AI está completamente respaldado por el ANS y está cubierto por las opciones de asistencia estándar.
Las opciones de asistencia estándar no cubren el Kubeflow de código abierto que se ejecuta en un clúster de GKE.
Para obtener asistencia en un framework de AA, incluso para errores y problemas de documentación que no estén relacionados con Vertex AI, usa las siguientes opciones de asistencia:
También puedes enviar problemas relacionados con el producto o la documentación haciendo clic en el botón Enviar comentarios en una página de documentación pertinente.
Esta acción abre un formulario de comentarios. El equipo de Vertex AI revisará tus comentarios sobre el producto. El equipo de documentación de Vertex AI revisará los comentarios sobre la documentación.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 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."]]
