Régions

Google Cloud définit l'emplacement géographique des ressources de calcul physiques à l'aide de régions subdivisées en zones. Lorsque vous exécutez une tâche sur AI Platform Prediction, vous spécifiez la région dans laquelle vous souhaitez l'exécuter.

En règle générale, utilisez la région la plus proche de votre emplacement physique ou de celui des utilisateurs prévus, mais notez les régions disponibles pour chaque service, comme indiqué ci-dessous.

Régions disponibles

AI Platform Prediction est disponible dans les régions suivantes :

Amériques

Région Oregon
us-west1
Los Angeles
us-west2
Salt Lake City
us-west3
Iowa
us-central1
Caroline du Sud
us-east1
Virginie du Nord
us-east4
Montréal
northamerica-northeast1
São Paulo
southamerica-east1
Prédiction en ligne (anciens types de machines MLS1)
Prédiction en ligne (types de machines N1)
Prédiction par lot * * * * *

Europe

Région Londres
europe-west2
Belgique
europe-west1
Pays-Bas
europe-west4
Zurich
europe-west6
Francfort (
europe-west3)
Finlande
europe-north1
Prédiction en ligne (anciens types de machines MLS1)
Prédiction en ligne (types de machines N1)
Prédiction par lot * * * * *

Asie-Pacifique

Région Mumbai
asia-south1
Singapour
asia-southeast1
Hong Kong
asia-east2
Taïwan
asia-east1
Tokyo
asia-northeast1
Osaka
asia-northeast2
Sydney
australia-southeast1
Séoul
asia-northeast3
Prédiction en ligne (anciens types de machines MLS1)
Prédiction en ligne (types de machines N1)
Prédiction par lot * * * * * * *

Google Cloud fournit également des régions supplémentaires pour les produits autres que AI Platform Prediction.

Considérations relatives à la région

Ressources insuffisantes

La demande en GPU et ressources de calcul est importante dans la région us-central1. Il est possible que le message d'erreur suivant s'affiche dans les journaux de votre tâche : Resources are insufficient in region: <region>. Please try a different region..

Pour contourner ce problème, essayez d’utiliser une autre région ou réessayez plus tard.

Cloud Storage

  • Vous devez exécuter votre tâche AI Platform Prediction dans la même région que le bucket Cloud Storage que vous utilisez pour lire et écrire les données associées à cette tâche.

  • Vous devez utiliser la classe de stockage standard pour tous les buckets Cloud Storage que vous utilisez pour lire et écrire des données de votre tâche AI Platform Prediction.

Prédiction en ligne

Utiliser des GPU pour la prédiction en ligne

L'utilisation de GPU pour la prédiction en ligne n'est disponible que dans des régions spécifiques, sur des points de terminaison régionaux. Vous ne pouvez pas utiliser de GPU sur le point de terminaison mondial. Le tableau suivant répertorie tous les accélérateurs disponibles pour la prédiction en ligne, pour chaque point de terminaison régional :

Amériques

Région Oregon
us-west1
Iowa
us-central1
Caroline du Sud
us-east1
Virginie du Nord
us-east4
Montréal
northamerica-northeast1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

Europe

Région Londres
europe-west2
Belgique
europe-west1
Pays-Bas
europe-west4
Francfort
europe-west3
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

Asie-Pacifique

Région Singapour
asia-southeast1
Taïwan
asia-east1
Tokyo
asia-northeast1
Sydney
australia-southeast1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

Prédiction par lot

  • Pour effectuer une prédiction par lot, vous devez utiliser le point de terminaison mondial de l'API, et non un point de terminaison régional.

  • Vous ne pouvez déployer des modèles et des versions de modèle pour la prédiction par lot que dans les régions suivantes :

    • us-central1
    • us-east1
    • us-east4
    • europe-west1
    • asia-northeast1

    Pour effectuer une prédiction par lot dans d'autres régions disponibles, marquées d'un astérisque dans la table des régions disponibles, vous devez utiliser un modèle SavedModel TensorFlow stocké dans Cloud Storage.

  • Pour bénéficier de performances optimales de prédiction par lot, vous pouvez exécuter votre tâche de prédiction et stocker vos données d'entrée et de sortie dans la même région, en particulier pour les ensembles de données très volumineux.

  • Lorsque vous déployez un modèle pour la prédiction par lot, vous spécifiez la région par défaut dans laquelle exécuter la prédiction. Lorsque vous démarrez une tâche de prédiction par lot, vous pouvez spécifier une région dans laquelle exécuter la tâche, en remplaçant la région par défaut.

Limiter les emplacements de ressources

Les administrateurs de règles d'administration peuvent restreindre les régions disponibles pour les modèles et les tâches de prédiction par lot en créant une contrainte d'emplacement des ressources. Découvrez comment une contrainte d'emplacement des ressources s'applique à AI Platform Prediction.