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。

南北アメリカ

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

オンライン予測用の GPU の使用は、リージョン エンドポイント上の特定のリージョンでのみ使用できます。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、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リージョン別に示します。

南北アメリカ

リージョン アイオワ
us-central1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

ヨーロッパ

リージョン オランダ
europe-west4
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

アジア太平洋

リージョン 台湾
asia-east1
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100

バッチ予測

  • モデルとモデル バージョンは、次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