Google Cloud verwendet in Zonen unterteilte Regionen, um den geografischen Standort von physischen Rechenressourcen zu definieren. Wenn Sie in AI Platform Prediction einen Job ausführen, geben Sie die Region an, in der er ausgeführt werden soll.
Sie sollten möglichst die Region verwenden, die Ihrem Standort (oder dem Standort Ihrer Nutzer) am nächsten ist. Beachten Sie jedoch die verfügbaren Regionen für jeden Dienst, die unten aufgeführt sind.
Verfügbare Regionen
AI Platform Prediction ist in folgenden Regionen verfügbar:
Nord- und Südamerika
| Region | Oregon us-west1 |
Los Angeles us-west2 |
Salt Lake City us-west3 |
Iowa us-central1 |
South Carolina us-east1 |
N. Virginia us-east4 |
Montreal northamerica-northeast1 |
São Paulo southamerica-east1 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Onlinevorhersage (Legacy-MLS1-Maschinentypen) | ||||||||
| Onlinevorhersage (N1-Maschinentypen) | ||||||||
| Batchvorhersage | * | * | * | * | * |
Europa
| Region | London europe-west2 |
Belgien europe-west1 |
Niederlande europe-west4 |
Zürich europe-west6) |
Frankfurt europe-west3 |
Finnland europe-north1 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Onlinevorhersage (Legacy-MLS1-Maschinentypen) | ||||||
| Onlinevorhersage (N1-Maschinentypen) | ||||||
| Batchvorhersage | * | * | * | * | * |
Asiatisch-pazifischer Raum
| Region | Mumbai asia-south1 |
Singapur asia-southeast1 |
Hongkong asia-east2 |
Taiwan asia-east1 |
Tokio asia-northeast1 |
Osaka asia-northeast2 |
Sydney australia-southeast1 |
Seoul asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Onlinevorhersage (Legacy-MLS1-Maschinentypen) | ||||||||
| Onlinevorhersage (N1-Maschinentypen) | ||||||||
| Batchvorhersage | * | * | * | * | * | * | * |
Für andere Produkte als AI Platform Prediction bietet Google Cloud zusätzliche Regionen.
Hinweise zu Regionen
Unzureichende Ressourcen
Die Nachfrage nach GPUs und Rechenressourcen in der Region us-central1 ist hoch.
In den Joblogs wird möglicherweise folgende Fehlermeldung angezeigt: Resources are
insufficient in region: <region>. Please try a different region..
Zum Beheben dieses Problems probieren Sie eine andere Region aus oder versuchen Sie es später noch einmal.
Cloud Storage
Sie sollten Ihren AI Platform Prediction-Job in der Region ausführen, in der sich auch der Cloud Storage-Bucket befindet, mit dem Sie Daten für den Job lesen und schreiben.
Sie sollten die Klasse Standard Storage für alle Cloud Storage-Buckets verwenden, die Sie zum Lesen und Schreiben von Daten für Ihren AI Platform Prediction-Job verwenden.
Onlinevorhersage
Wenn Sie ein Modell für Onlinevorhersagen bereitstellen, geben Sie die Region an, in der die Vorhersage ausgeführt werden soll. Unabhängig davon, ob Sie über den globalen Endpunkt (
ml.googleapis.com) oder über einen regionalen Endpunkt (REGION-ml.googleapis.com) mit der Onlinevorhersage interagieren, werden Onlinevorhersagen immer aus der für das Modell angegebenen Standardregion bereitgestellt. Die Verwendung eines regionalen Endpunkts für Onlinevorhersagen bietet Ihrem Modell zusätzlichen Schutz vor Ausfällen in anderen Regionen, da Ihre Modell- und Versionsressourcen von anderen Regionen isoliert werden. Weitere Informationen zu den Unterschieden zwischen der Verwendung eines regionalen Endpunkts und der Verwendung des globalen EndpunktsCompute Engine-Maschinentypen (N1) für Onlinevorhersagen sind nur an regionalen Endpunkten verfügbar. Compute Engine-Maschinentypen (N1) sind bei Verwendung des globalen Endpunkts nicht verfügbar.
GPUs für die Onlinevorhersage verwenden
Die Verwendung von GPUs für die Onlinevorhersage ist nur in bestimmten Regionen an regionalen Endpunkten möglich. Sie können auf dem globalen Endpunkt keine GPUs verwenden. In der folgenden Tabelle sind alle verfügbaren Beschleuniger für die Onlinevorhersage für jeden regionalen Endpunkt aufgeführt:
Amerika
| Region | Oregon us-west1 |
Iowa us-central1 |
South Carolina us-east1 |
N. Virginia us-east4 |
Montreal northamerica-northeast1 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | |||||
| NVIDIA Tesla P100 | |||||
| NVIDIA Tesla T4 | |||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Europa
| Region | London europe-west2 |
Belgien europe-west1 |
Niederlande europe-west4 |
Frankfurt europe-west3 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | ||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Asiatisch-pazifischer Raum
| Region | Singapur asia-southeast1 |
Taiwan asia-east1 |
Tokio asia-northeast1 |
Sydney australia-southeast1 |
|---|---|---|---|---|
| NVIDIA Tesla P4 | ||||
| NVIDIA Tesla P100 | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | ||||
| NVIDIA Tesla V100 |
Batchvorhersage
Zur Batchvorhersage verwenden Sie einen globalen API-Endpunkt, keinen regionalen Endpunkt.
Sie können Modelle und Modellversionen nur für die Batchvorhersage in den folgenden Regionen bereitstellen:
us-central1us-east1us-east4europe-west1asia-northeast1
Wenn Sie eine Batchvorhersage in anderen verfügbaren Regionen durchführen möchten, die in der Tabelle "Verfügbare Regionen" mit Sternchen gekennzeichnet sind, müssen Sie ein in Cloud Storage gespeichertes TensorFlow-SavedModel verwenden.
Sie erzielen für die Batchvorhersage insbesondere bei sehr großen Datasets die beste Leistung, wenn Sie die Vorhersagejobs in derselben Region ausführen, in der Sie die Ein- und Ausgabedaten speichern.
Wenn Sie ein Modell für Batchvorhersagen bereitstellen, geben Sie die Standardregion an, in der die Vorhersage ausgeführt werden soll. Beim Starten eines Batchvorhersagejobs können Sie jedoch eine Region angeben, in der der Job ausgeführt werden soll, und damit die Standardregion überschreiben.
Ressourcenstandorte einschränken
Administratoren von Organisationsrichtlinien können die für Modelle und Batchvorhersagejobs verfügbaren Regionen einschränken, indem sie eine Beschränkung für Ressourcenstandorte erstellen. Hier erfahren Sie mehr dazu, wie sich eine Beschränkung für Ressourcenstandorte auf AI Platform Prediction auswirkt.