本文档适用于 AutoML Natural Language(它与 Vertex AI 不同)。如果您使用的是 Vertex AI,请参阅 Vertex AI 文档

位置

借助 AutoML Natural Language,您可以控制存储和处理项目资源(数据集和模型)的位置。具体来说,您可以将 AutoML Natural Language 配置为仅在欧盟存储您的静态数据以及执行机器学习。

默认情况下,AutoML Natural Language 会在全球位置存储和处理资源,这意味着 AutoML Natural Language 不保证您的资源将保留在特定位置或区域内。如果您选择欧盟位置,则 Google 只会在欧盟存储您的数据以及对其执行机器学习。您和您的用户可以从任意位置访问该数据。

在 AutoML Natural Language 界面中设置位置

创建新数据集时,您可以使用数据集名称文本框正下方的下拉列表指定该数据集的位置。使用该数据集训练的模型会创建在同一位置。

数据集和模型的详情页面各有一个位置下拉列表,供您用于显示所选位置的资源。

使用 API 设置位置

AutoML Natural Language 同时支持全球 API 端点 (automl.googleapis.com) 和欧盟端点 (eu-automl.googleapis.com)。如需仅在欧盟存储和处理您的数据,请在 REST API 调用中使用 URI eu-automl.googleapis.com(而不是 automl.googleapis.com)。

使用 AutoML API 时,您可以使用资源的全名(包括位置及唯一 ID)来标识资源。例如,数据集的资源名称的格式为 projects/{project-id}/locations/{location}/datasets/{dataset-id}。对于存储在全球位置的资源,请将变量 {location} 替换为值 us-central1。对于存储在欧盟位置的资源,请将变量 {location} 替换为值 eu

使用客户端库设置位置

默认情况下,AutoML 客户端库会访问全球 API 端点 (automl.googleapis.com)。要仅在欧盟区域存储和处理您的数据,您需要明确设置此端点。以下代码示例展示了如何配置此设置。

Python

from google.cloud import automl_v1beta1 as automl

# You must first create a dataset, using the `eu` endpoint, before you can
# call other operations such as: list, get, import, delete, etc.
client_options = {'api_endpoint': 'eu-automl.googleapis.com:443'}

# Instantiates a client
client = automl.AutoMlClient(client_options=client_options)

# A resource that represents Google Cloud Platform location.
# project_id = 'YOUR_PROJECT_ID'
project_location = f"projects/{project_id}/locations/eu"

Java

AutoMlSettings settings =
    AutoMlSettings.newBuilder().setEndpoint("eu-automl.googleapis.com:443").build();

// Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
// once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
// the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
AutoMlClient client = AutoMlClient.create(settings);

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
LocationName projectLocation = LocationName.of(projectId, "eu");

Node.js

const automl = require('@google-cloud/automl').v1beta1;

// You must first create a dataset, using the `eu` endpoint, before you can
// call other operations such as: list, get, import, delete, etc.
const clientOptions = {apiEndpoint: 'eu-automl.googleapis.com'};

// Instantiates a client
const client = new automl.AutoMlClient(clientOptions);

// A resource that represents Google Cloud Platform location.
const projectLocation = client.locationPath(projectId, 'eu');