取得支援

取得 Google 支援方案

Google Cloud 提供多種支援方案以滿足不同的需求，例如享有全年無休的支援功能、電話支援服務，以及直接諮詢技術支援經理。詳情請參閱「Cloud Customer Care」。

向社群尋求支援

在 Google Cloud 社群中提問

在 Google Cloud社群上提出 Vertex AI 相關問題。提出與 Vertex AI 相關的問題時，請加上 Vertex AI Platform 標記。加上標記後，您不僅會收到社群成員的回應，負責監控標記及提供非官方支援的 Google 工程師也會回覆您。

取得對機器學習架構的支援

Vertex AI 提供預先建構的容器，內含下列機器學習 (ML) 架構：PyTorch、scikit-learn、TensorFlow 和 XGBoost。在 Vertex AI 中使用這些預建容器時，完全受到服務等級協議 (SLA) 保障，並適用標準支援選項。

Vertex AI 提供實作 Kubeflow SDK 的代管服務：Vertex AI Pipelines。使用 Vertex AI Pipelines 時，完全享有服務等級協議保障，並適用標準支援選項。

在 GKE 叢集上執行的開放原始碼 Kubeflow 不在標準支援選項的涵蓋範圍內。

如要取得機器學習架構的支援服務，包括與 Vertex AI 無關的錯誤和說明文件問題，請使用該機器學習架構的支援選項：

• 如要取得對 PyTorch 的支援，請參閱 PyTorch 說明文件。如要將問題提交至 PyTorch，請參閱 GitHub 上的 PyTorch 問題追蹤工具。

• 如要取得對 scikit-learn 的支援，請參閱 scikit-learn 常見問題。如要將問題提交至 scikit-learn，請參閱 GitHub 上的 scikit-learn 問題追蹤工具。

• 如要取得對 TensorFlow 的支援，請參閱 TensorFlow 說明文件。如要將問題提交至 TensorFlow，請參閱 GitHub 上的 TensorFlow 問題追蹤工具。

• 如要取得對 XGBoost 支援，請參閱 XGBoost 常見問題。如要將問題提交至 XGBoost，請參閱 GitHub 上的 XGBoost 問題追蹤工具。

• 如要取得 Kubeflow 支援，請參閱 Kubeflow 文件。 如要將問題提交至 Kubeflow Pipelines，請參閱 GitHub 上的 Kubeflow 問題追蹤工具。

提報錯誤或功能要求

可在問題追蹤工具上持續追蹤 Vertex AI 的問題。

您也可以在相關說明文件頁面中，按一下「提供意見」按鈕，提交產品或說明文件的相關問題。系統隨即會開啟意見回饋表單。Vertex AI 團隊會查看您的產品意見回饋。Vertex AI 說明文件團隊將會查看您的意見。