Regioni

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

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