Regionen

Google Cloud verwendet in Zonen unterteilte Regionen, um den geografischen Standort von physischen Computerressourcen 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

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 K80
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 K80
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 K80
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-central1
    • us-east1
    • us-east4
    • europe-west1
    • asia-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.