Google Cloud utilizza regioni suddivise in zone per definire la posizione geografica delle risorse informatiche fisiche. Quando esegui un job AI Platform Prediction, devi specificare la regione in cui vuoi che venga eseguito.
In genere dovresti utilizzare la regione più vicina alla tua posizione fisica oppure posizione fisica degli utenti di destinazione, ma tieni presente le regioni disponibili ogni servizio come elencato di seguito.
Aree geografiche disponibili
AI Platform Prediction è disponibile nelle seguenti regioni:
Americhe
| Regione | Oregon us-west1 |
Los Angeles us-west2 |
Salt Lake City us-west3 |
Iowa us-central1 |
Carolina del Sud us-east1 |
N. Virginia us-east4 |
Montréal northamerica-northeast1 |
San Paolo southamerica-east1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Previsione online (tipi di macchine MLS1 legacy) | ||||||||
| Previsione online (tipi di macchine N1) | ||||||||
| Previsione batch | * | * | * | * | * |
Europa
| Regione | Londra europe-west2 |
Belgio europe-west1 |
Paesi Bassi europe-west4 |
Zurigo europe-west6 |
Francoforte europe-west3 |
Finlandia europe-north1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Previsione online (tipi di macchine MLS1 legacy) | ||||||
| Previsione online (tipi di macchine N1) | ||||||
| Previsione batch | * | * | * | * | * |
Asia Pacifico
| Regione | Mumbai asia-sud1 |
Singapore asia-sud-est1 |
Hong Kong asia-east2 |
Taiwan asia-est1 |
Tokyo asia-northeast1 |
Osaka asia-northeast2 |
Sydney australia-sud-est1 |
Seul asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Previsione online (tipi di macchine MLS1 legacy) | ||||||||
| Previsione online (tipi di macchine N1) | ||||||||
| Previsione batch | * | * | * | * | * | * | * |
Google Cloud fornisce anche regioni aggiuntive per diversi da AI Platform Prediction.
Considerazioni sulle regioni
Risorse insufficienti
La domanda è elevata per le GPU e le risorse di calcolo nella regione us-central1.
Nei log del job potrebbe essere visualizzato il messaggio di errore: Resources are
insufficient in region: <region>. Please try a different region..
Per risolvere il problema, prova a utilizzare un'altra regione o riprova più tardi.
Cloud Storage
Devi eseguire il job di AI Platform Prediction nella stessa regione del Bucket Cloud Storage che stai utilizzando per leggere e scrivere dati per il job.
Devi utilizzare la classe Standard Storage per eventuali bucket Cloud Storage che utilizzi per leggere e scrivere dati il tuo job di AI Platform Prediction.
Previsione online
Quando esegui il deployment di un modello per la previsione online, devi specificare la regione in cui per l'esecuzione della previsione. Se interagisci con la previsione online tramite l'endpoint globale (
ml.googleapis.com) o un endpoint a livello di regione (REGION-ml.googleapis.com), le previsioni online sono sempre dalla regione predefinita specificata per il modello. L'utilizzo di un endpoint regionale per la previsione online offre una protezione aggiuntiva al tuo modello contro le interruzioni in altre regioni, in quanto isola le risorse del modello e della versione dalle altre regioni. Scopri di più sulle le differenze tra l'uso di un endpoint a livello di regione e l'uso di endpoint.Tipi di macchine di Compute Engine (N1) per l'ambiente online previsione sono disponibili solo su endpoint a livello di regione. I tipi di macchine di Compute Engine (N1) non sono disponibili quando si usa l'endpoint globale.
Utilizzo delle GPU per la previsione online
Utilizzo di GPU per gli annunci online previsione è disponibile solo in regioni specifiche, sugli endpoint a livello di regione. Non puoi utilizzare le GPU nell'endpoint globale. La tabella seguente elenca tutti gli acceleratori disponibili per la previsione online per ogni endpoint regionale:
Americhe
| Regione | Oregon us-west1 |
Iowa us-central1 |
Carolina del Sud us-east1 |
N. Virginia us-east4 |
Montréal northamerica-northeast1 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | |||||
| NVIDIA Tesla P100 | |||||
| NVIDIA Tesla T4 | |||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Europa
| Regione | Londra europe-west2 |
Belgio europe-west1 |
Paesi Bassi europe-west4 |
Francoforte europe-west3 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | ||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Asia Pacifico
| Regione | Singapore asia-sud-est1 |
Taiwan asia-est1 |
Tokyo asia-northeast1 |
Sydney australia-sud-est1 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | ||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Previsione batch
Per eseguire la previsione batch, devi utilizzare l'endpoint API globale, non un a livello di regione.
Puoi eseguire il deployment di modelli e versioni dei modelli per la previsione batch solo in le seguenti regioni:
us-central1us-east1us-east4europe-west1asia-northeast1
Per eseguire previsioni batch in altre regioni disponibili, contrassegnate con asterischi nella tabella Regioni disponibili, devi utilizzare un SavedModel archiviato in Cloud Storage.
Per ottenere prestazioni ottimali per la previsione batch, devi eseguire il job di previsione e archiviare i dati di input e output nella stessa regione, soprattutto e grandi set di dati.
Quando esegui il deployment di un modello per la previsione batch, specifica la regione predefinita in cui vuoi eseguire la previsione. Quando avvii un job di previsione batch, puoi specificare una regione in cui eseguire il job, eseguendo l'override della regione predefinita.
Limitazione delle località delle risorse
Gli amministratori dei criteri dell'organizzazione possono limitare le regioni disponibili per e job di previsione batch mediante la creazione di località delle risorse di blocco. Letto su come si applica un vincolo di località delle risorse AI Platform Prediction