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。Google では、Vertex AI のすべての機能について指定されたリージョンでのみデータを保存して処理します。ただし、データのラベル付けタスクとテスト ステータスやプレビュー リリース ステータスの機能は除きます。
ロケーションの選択
データセットを作成し、マネージド データセットを使用しないカスタム トレーニング モデルのトレーニングをする場合、または既存のモデルをインポートする場合は、サポート対象のロケーションを選択できます。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、使用する Vertex AI 機能が自分のリージョンで利用できることを確認してください。グローバルのロケーションはありません。
データセットの作成やモデルのインポート以外の操作には、作業中のリソースのロケーションを使用する必要があります。たとえば、マネージド データセットを使用するトレーニング パイプラインを作成する場合は、データセットが配置されているリージョンを使用する必要があります。
Cloud Console を使用してロケーションを指定する
Google Cloud Console を使用する場合、ロケーション プルダウン メニューを使用してロケーションを指定します。
Vertex AI API を使用してロケーションを指定する
適切なリージョン エンドポイントを使用して、Vertex AI API リクエストのロケーションを指定します。
たとえば、europe-west4
リージョンにリクエストを送信するには、次のエンドポイントを使用します。
https://europe-west4-aiplatform.googleapis.com
us-central1
リージョンにリクエストを送信するには、次のエンドポイントを使用します。
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com
リソースを指定する場合、ロケーションとしてリソースのリージョン名を使用します。たとえば、us-central1
リージョン内のデータセットは、次のパスで指定されます。
projects/PROJECT/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID
サポートされているサービス エンドポイントのリストをご覧ください。
利用できるロケーション
Vertex AI のリージョン
Vertex AI は次のリージョンで利用できます。Vertex AI Workbench のロケーションもご覧ください。
南北アメリカ
- オレゴン(us-west1)
- ロサンゼルス(us-west2)
- ラスベガス(us-west4)
- 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)
- トロント(northamerica-northeast2)
- サンパウロ(southamerica-east1)
ヨーロッパ
- 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)
アジア太平洋
- 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)
- シドニー(australia-southeast1)
- ソウル(asia-northeast3)
Google Cloud には、Vertex AI 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。
機能の提供状況
Vertex AI の機能の中には、すべてのリージョンで使用できないものもあります。次の表に、各リージョンで使用できる機能を示します。
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 |
ラスベガス us-west4 |
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 |
トロント northamerica-northeast2 |
サンパウロ southamerica-east1 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
画像データ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||||||
表形式データ、分類および回帰目的用の AutoML、(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||||||
表形式データ、予測目的用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||||||
テキストデータ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||||||
動画データ用の AutoML(トレーニングとバッチ予測) | |||||||||
カスタムモデルのトレーニング | |||||||||
カスタム トレーニング用のインタラクティブ シェル | |||||||||
カスタムモデルのオンライン予測と説明 | |||||||||
カスタムモデルのバッチ予測と説明 | |||||||||
データラベル付け | |||||||||
Vertex AI Vizier | |||||||||
Vertex AI Pipelines | |||||||||
Vertex ML Metadata | |||||||||
Vertex AI Feature Store | |||||||||
Vertex AI Model Monitoring | |||||||||
Vertex AI Matching Engine | |||||||||
Vertex AI TensorBoard |
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 |
---|---|---|---|---|---|
画像データ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||
表形式データ、分類および回帰目的用の AutoML、(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||
表形式データ、予測目的用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||
テキストデータ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||
動画データ用の AutoML(トレーニングとバッチ予測) | |||||
カスタムモデルのトレーニング | |||||
カスタム トレーニング用のインタラクティブ シェル | |||||
カスタムモデルのオンライン予測と説明 | |||||
カスタムモデルのバッチ予測と説明 | |||||
データラベル付け | |||||
Vertex AI Vizier | |||||
Vertex AI Pipelines | |||||
Vertex ML Metadata | |||||
Vertex AI Feature Store | |||||
Vertex AI Model Monitoring | |||||
Vertex AI Matching Engine | |||||
Vertex AI TensorBoard |
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 |
シドニー australia-southeast1 |
ソウル asia-northeast3 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
画像データ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||||
表形式データ、分類および回帰目的用の AutoML、(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||||
表形式データ、予測目的用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測、説明) | |||||||
テキストデータ用の AutoML(トレーニング、オンライン予測、バッチ予測) | |||||||
動画データ用の AutoML(トレーニングとバッチ予測) | |||||||
カスタムモデルのトレーニング | |||||||
カスタム トレーニング用のインタラクティブ シェル | |||||||
カスタムモデルのオンライン予測と説明 | |||||||
カスタムモデルのバッチ予測と説明 | |||||||
データラベル付け | |||||||
Vertex AI Vizier | |||||||
Vertex AI Pipelines | |||||||
Vertex ML Metadata | |||||||
Vertex AI Feature Store | |||||||
Vertex AI Model Monitoring | |||||||
Vertex AI Matching Engine | |||||||
Vertex AI TensorBoard |
Vertex AI Workbench のロケーション
マネージド ノートブックのリージョン
マネージド ノートブックは次のリージョンで利用できます。
リージョンの説明 | ゾーン名 | |
---|---|---|
南北アメリカ | ||
オレゴン | us-west1 |
|
アイオワ | us-central1 |
|
モントリオール | northamerica-northeast1 |
|
ヨーロッパ | ||
ベルギー | europe-west1 |
ユーザー管理のノートブックのロケーション
ユーザー管理のノートブックは、次のゾーンで使用できます。
リージョンの説明 | ゾーン名 | |
---|---|---|
南北アメリカ | ||
アイオワ | us-central1-a us-central1-b us-central1-c
|
|
ラスベガス | us-west4-a us-west4-b us-west4-c
|
|
ロサンゼルス | us-west2-a us-west2-b us-west2-c
|
|
モントリオール | northamerica-northeast1-a northamerica-northeast1-b northamerica-northeast1-c
|
|
北バージニア | us-east4-a us-east4-b us-east4-c
|
|
オレゴン | us-west1-a us-west1-b us-west1-c
|
|
サンパウロ | southamerica-east1-a southamerica-east1-b southamerica-east1-c
|
|
サウスカロライナ | us-east1-b us-east1-c us-east1-d
|
|
ヨーロッパ | ||
ベルギー | europe-west1-b europe-west1-c europe-west1-d
|
|
フランクフルト | europe-west3-a europe-west3-b europe-west3-c
|
|
ロンドン | europe-west2-a europe-west2-b europe-west2-c
|
|
オランダ | europe-west4-a europe-west4-b europe-west4-c
|
|
チューリッヒ | europe-west6-a europe-west6-b europe-west6-c
|
|
アジア太平洋 | ||
香港 | asia-east2-a asia-east2-b asia-east2-c
|
|
ジャカルタ | asia-southeast2-a asia-southeast2-b asia-southeast2-c
|
|
ムンバイ | asia-south1-a asia-south1-b asia-south1-c
|
|
ソウル | asia-northeast3-a asia-northeast3-b asia-northeast3-c
|
|
シンガポール | asia-southeast1-a asia-southeast1-b asia-southeast1-c
|
|
シドニー | australia-southeast1-a australia-southeast1-b australia-southeast1-c
|
|
台湾 | asia-east1-a asia-east1-b asia-east1-c
|
|
東京 | asia-northeast1-a asia-northeast1-b asia-northeast1-c
|
リージョンに関する考慮事項
アクセラレータの使用
アクセラレータはリージョン単位で利用できます。次の表に、各リージョンで使用可能なすべてのアクセラレータを示します。
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 |
ラスベガス us-west4 |
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 |
トロント northamerica-northeast2 |
サンパウロ southamerica-east1 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
NVIDIA A100 | * | ||||||||
NVIDIA Tesla K80 | * | ||||||||
NVIDIA Tesla P4 | |||||||||
NVIDIA Tesla P100 | |||||||||
NVIDIA Tesla T4 | |||||||||
NVIDIA Tesla V100 | * | ||||||||
TPU V2 | * | ||||||||
TPU V2 Pod | * | ||||||||
TPU V3 | * | ||||||||
TPU V3 Pod |
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 |
---|---|---|---|---|---|
NVIDIA A100 | * | ||||
NVIDIA Tesla K80 | |||||
NVIDIA Tesla P4 | |||||
NVIDIA Tesla P100 | |||||
NVIDIA Tesla T4 | * | ||||
NVIDIA Tesla V100 | * | ||||
TPU V2 | * | ||||
TPU V2 Pod | * | ||||
TPU V3 | * | ||||
TPU V3 Pod | * |
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 |
シドニー australia-southeast1 |
ソウル asia-northeast3 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
NVIDIA A100 | * | ||||||
NVIDIA Tesla K80 | |||||||
NVIDIA Tesla P4 | |||||||
NVIDIA Tesla P100 | |||||||
NVIDIA Tesla T4 | † | ||||||
NVIDIA Tesla V100 | * | * | * | * | |||
TPU V2 | * | ||||||
TPU V2 Pod | |||||||
TPU V3 | |||||||
TPU V3 Pod |
* アスタリスクの付いたセルは、指定したアクセラレータがトレーニングには使用できるが、バッチ予測またはオンライン予測の提供には使用できないリージョンを表します。
† ダガーの付いたセルは、指定されたアクセラレータがバッチ予測またはトレーニングには利用できるが、トレーニングには使用できないリージョンを表します。
ジョブで複数のタイプの GPU を使用する場合、それらの GPU のすべてがリージョン内の同じゾーンで使用可能でなければなりません。たとえば、NVIDIA Tesla T4 GPU、NVIDIA Tesla K80 GPU、NVIDIA Tesla P100 GPU を使用して us-central1
でジョブを実行することはできません。us-central1
内ではこれらすべての GPU をジョブに使用できますが、このリージョンには、3 タイプの GPU をすべて提供している単一のゾーンはありません。ゾーンでの GPU の可用性については、コンピューティング ワークロード用 GPU の比較をご覧ください。
BigQuery のロケーションの要件
BigQuery テーブルをマネージド テーブル データセットまたはテーブル予測データのソースとして使用する場合、テーブルが次のロケーション要件を遵守している必要があります。
南北アメリカ
BigQuery テーブルは、マルチリージョン(
US
)またはリージョン(us-central1
)のいずれかです。BigQuery のビューはリージョン(
us-central1
)でなければなりません。テーブルまたはビューが Vertex AI ジョブが実行されているプロジェクトにない場合は、Vertex AI に正しいロールがあることを確認してください。
ヨーロッパ
BigQuery のテーブルとビューはリージョン(
europe-west4
)でなければなりません。ロケーション: Vertex AI ジョブが実行されるリージョン(
us-central1
、europe-west4
、asia-east1
など)。テーブルまたはビューが Vertex AI ジョブが実行されているプロジェクトにない場合は、Vertex AI に正しいロールがあることを確認してください。
Cloud Storage バケットの要件
データのインポートなど、一部の Vertex AI タスクでは、Cloud Storage バケットを使用します。
Vertex AI で使用する Cloud Storage バケットを作成する際は、次の設定を使用することをおすすめします。
- ロケーション タイプ:
Region
. - ロケーション: Vertex AI を使用しているリージョン。例:
us-central1
、europe-west4
、またはasia-east1
。 - ストレージ クラス:
Standard
。
これらの設定は厳密には必須ではありませんが、設定を使用するとパフォーマンスが向上することがよくあります。たとえば、Vertex AI を使用してマルチリージョンのバケットを使用できますが、Vertex AI リソースと同じリージョンのバケットからデータを読み込むと、レイテンシが短縮される可能性があります。
- ロケーション タイプ:
バケットが Vertex AI ジョブが実行されているプロジェクトにない場合は、Vertex AI に正しいロールがあることを確認してください。
リソース ロケーションの制限
組織のポリシー管理者は、リソース ロケーションの制約を作成することで、Vertex AI を利用できるリージョンを制限できます。Vertex AI 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
リソース ロケーションの制約は、DataLabelingJob
リソースには適用されません。