リージョン

Google Cloud Platform 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。Cloud ML Engine でジョブを実行する際に、ジョブを実行するリージョンを指定します。

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

scikit-learn と XGBoost の Cloud ML Engine サービスは次のリージョンで利用できます。

南北アメリカ

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
トレーニング
オンライン予測

ヨーロッパ

リージョン ベルギー
europe-west1
オランダ
europe-west4
トレーニング
オンライン予測

アジア太平洋

リージョン 台湾
asia-east1
東京
asia-northeast1
トレーニング
オンライン予測

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。そのため、ジョブログに「Resources are insufficient in region: <region>. Please try a different region.」というエラー メッセージが表示される場合があります。

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

  • Cloud ML Engine ジョブは、ジョブのデータの読み書きに使用する Cloud Storage バケットと同じリージョンで実行する必要があります。

  • Cloud ML Engine ジョブのデータの読み書きに使用する Cloud Storage バケットには、Regional Storage タイプを使用する必要があります。

オンライン予測

  • オンライン予測に使用するモデルをデプロイするときに、予測を実行するリージョンを指定します。オンライン予測は、常にモデルに指定されたデフォルトのリージョンで処理されます。

次のステップ

このページは役立ちましたか?評価をお願いいたします。

フィードバックを送信...

scikit-learn と XGBoost の AI Platform