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