ロケーション

コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

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。

ロケーション プルダウン メニュー

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-central1europe-west4asia-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-central1europe-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。

  • 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。