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 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 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 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