リージョン

Google Cloud では、ゾーンに分割されたリージョンを使用して、物理的なコンピューティング リソースの地理的なロケーションを定義します。AI Platform Prediction でジョブを行うときに、どのリージョンで行うかを指定します。

通常は、自分の物理的ロケーションまたは対象ユーザーの物理的ロケーションに最も近いリージョンを使用する必要がありますが、以下に示す各サービスの利用可能なリージョンに注意してください。

利用可能なリージョン

AI Platform Prediction は、以下のリージョンで利用可能です。

アメリカ大陸

リージョン オレゴン
us-west1		 ロサンゼルス
us-west2		 ソルトレイクシティ
（us-west3）		 アイオワ
us-central1		 サウスカロライナ
us-east1		 北バージニア
us-east4		 モントリオール
northamerica-northeast1		 サンパウロ
southamerica-east1
オンライン予測（従来の MLS1 マシンタイプ）
オンライン予測（N1 マシンタイプ）
バッチ予測 * * * * *

ヨーロッパ

リージョン ロンドン
（europe-west2）		 ベルギー
europe-west1		 オランダ
europe-west4		 チューリッヒ
（europe-west6）		 フランクフルト
europe-west3		 フィンランド
europe-north1
オンライン予測（従来の MLS1 マシンタイプ）
オンライン予測（N1 マシンタイプ）
バッチ予測 * * * * *

アジア太平洋

リージョン ムンバイ
（asia-south1）		 シンガポール
asia-southeast1		 香港
（asia-east2）		 台湾
asia-east1		 東京
asia-northeast1		 大阪
asia-northeast2		 シドニー
australia-southeast1		 ソウル
asia-northeast3
オンライン予測（従来の MLS1 マシンタイプ）
オンライン予測（N1 マシンタイプ）
バッチ予測 * * * * * * *

Google Cloud には、AI Platform Prediction 以外のプロダクト用の追加のリージョンも用意されています。

リージョンに関する考慮事項

リソースの不足

us-central1 は GPU とコンピューティング リソースの需要が高いリージョンです。ジョブログに、「Resources are insufficient in region: <region>. Please try a different region.」というエラー メッセージが記録されることがあります。

この問題を解決するには、別のリージョンを使用するか後で再試行してください。

Cloud Storage

  • AI Platform Prediction のジョブは、そのジョブのデータの読み取りと書き込みに使用している Cloud Storage バケットと同じリージョンで行う必要があります。

  • AI Platform Prediction ジョブのデータの読み取りと書き込みに使用する Cloud Storage バケットには、Standard Storage クラスを使用してください。

オンライン予測

オンライン予測に GPU を使用する

オンライン予測に GPU を使用できるのは、特定のリージョンとリージョン エンドポイントだけです。グローバル エンドポイントでは GPU を使用できません。次の表に、リージョン エンドポイントのオンライン予測に使用できるすべてのアクセラレータを示します。

アメリカ大陸

リージョン オレゴン
us-west1		 アイオワ
us-central1		 サウスカロライナ
us-east1		 北バージニア
us-east4		 モントリオール
northamerica-northeast1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

ヨーロッパ

リージョン ロンドン
（europe-west2）		 ベルギー
europe-west1		 オランダ
europe-west4		 フランクフルト
europe-west3
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

アジア太平洋

リージョン シンガポール
asia-southeast1		 台湾
asia-east1		 東京
asia-northeast1		 シドニー
australia-southeast1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

バッチ予測

  • バッチ予測を実行するには、リージョン エンドポイントではなく、グローバル API エンドポイントを使用する必要があります。

  • バッチ予測用のモデルとモデル バージョンは、以下のリージョンにのみデプロイできます。

    • us-central1
    • us-east1
    • us-east4
    • europe-west1
    • asia-northeast1

    他の利用可能なリージョン（利用可能なリージョン表でアスタリスクが付いているリージョン）でバッチ予測を行うには、Cloud Storage に保存されている TensorFlow SavedModel を使用する必要があります。

  • バッチ予測のパフォーマンスを最適化するには、予測ジョブを実行して、入力データと出力データを同じリージョンに格納する必要があります（特にきわめて大きなデータセットの場合）。

  • バッチ予測に使用するモデルをデプロイするときに、予測を実行するデフォルトのリージョンを指定します。バッチ予測ジョブを開始するときに、ジョブを実行するリージョンを指定することで、デフォルトのリージョンをオーバーライドできます。

リソース ロケーションの制限

組織のポリシーの管理者は、リソース ロケーションの制約を作成して、モデルとバッチ予測ジョブに使用できるリージョンを制限できます。AI Platform Prediction にリソース ロケーションの制約を適用する方法をご覧ください