Località

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Google Cloud utilizza le regioni, suddivise in zone, per definire la località geografica delle risorse di computing fisico. Google archivia ed elabora i tuoi dati solo nell'area geografica specificata per tutte le funzionalità di Vertex AI, ad eccezione delle attività di etichettatura dei dati e di qualsiasi funzionalità in stato di lancio sperimentale o di anteprima.

Scelta della località

Puoi scegliere qualsiasi località supportata quando crei un set di dati, addestra un modello addestrato personalizzato che non utilizza un set di dati gestito o quando importi un modello esistente. In genere, devi utilizzare l'area geografica più vicina alla tua posizione fisica o a quella degli utenti di destinazione, ma verifica che la funzionalità di Vertex AI che vuoi utilizzare sia supportata nella tua area geografica. Non esiste una località globale.

Per operazioni diverse dalla creazione di un set di dati o dall'importazione di un modello, devi utilizzare la località delle risorse su cui stai operando. Ad esempio, quando crei una pipeline di addestramento che utilizza un set di dati gestito, devi utilizzare l'area geografica in cui si trova il set di dati.

Specificare la località utilizzando Google Cloud Console

Quando utilizzi Google Cloud Console, puoi specificare la località utilizzando il menu a discesa della località:

menu a discesa delle località

Specificare la località utilizzando l'API Vertex AI

Devi specificare la località per una richiesta API Vertex AI utilizzando l'endpoint della regione appropriato.

Ad esempio, per effettuare una richiesta nell'area geografica europe-west4, utilizza il seguente endpoint:

https://europe-west4-aiplatform.googleapis.com

Per effettuare una richiesta nell'area geografica us-central1, utilizza il seguente endpoint:

https://us-central1-aiplatform.googleapis.com

Quando specifichi una risorsa, utilizzi il nome della regione come posizione. Ad esempio, un set di dati nell'area geografica us-central1 viene specificato utilizzando il seguente percorso:

projects/PROJECT/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID

Consulta l'elenco degli endpoint di servizio supportati.

Paesi in cui è disponibile

Regioni Vertex AI

Vertex AI è disponibile nelle seguenti regioni. Vedi anche le posizioni di Vertex AI Workbench.

Americhe

  • Oregon (us-west1)
  • Los Angeles (us-west2)
  • Salt Lake City (us-west3)
  • Las Vegas (us-west4)
  • Iowa (us-central1)
  • Carolina del Sud (us-east1)
  • N. Virginia (us-east4)
  • Dallas (us-south1)
  • Montréal (northamerica-northeast1)
  • Toronto (northamerica-northeast2)
  • San Paolo (southamerica-east1)

Europa

  • Londra (europe-west2)
  • Belgio (europe-west1)
  • Paesi Bassi (europe-west4)
  • Zurigo (europe-west6)
  • Francoforte (europe-west3)
  • Varsavia (europe-central2)
  • Parigi (europe-west9)

Asia Pacifico

  • Mumbai (asia-south1)
  • Singapore (asia-southeast1)
  • Giacarta (asia-southeast2)
  • Hong Kong (asia-east2)
  • Taiwan (asia-east1)
  • Tokyo (asia-northeast1)
  • Sydney (australia-southeast1)
  • Seul (asia-northeast3)

Medio Oriente

  • Tel Aviv (me-west1)

Google Cloud fornisce anche aree geografiche aggiuntive per prodotti diversi da Vertex AI.

Disponibilità della funzionalità

Alcune funzionalità di Vertex AI non sono disponibili in tutte le aree geografiche. La tabella seguente elenca le funzionalità disponibili in ogni area geografica.

Americhe

Regione Oregon
us-west1
Los Angeles
us-west2
Salt Lake City
us-west3
Las Vegas
us-west4
Iowa
us-central1
Carolina del Sud
us-east1
N. Virginia
us-east4
Dallas
us-south1
Montréal
northamerica-northeast1
Toronto
northamerica-northeast2
San Paolo
southamerica-east1
AutoML per i dati delle immagini (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per obiettivi tabulari, di classificazione e di regressione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati tabulari, gli obiettivi di previsione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati di testo (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per i dati video (addestramento e previsioni in batch)
Addestramento di modelli personalizzati
Shell interattivo per l'addestramento personalizzato
Previsioni e spiegazioni online di modelli personalizzati
Previsioni batch e spiegazioni modello personalizzato
Etichettatura dei dati
Vertex AI Vizier
Pipeline di Vertex AI
Vertex ML Metadata
Esperimenti AI Vertex AI
Vertex AI Feature Store
Monitoraggio dei modelli di AI AI
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

Europa

Regione Londra
europe-west2
Belgio
europe-west1
Paesi Bassi
europe-west4
Zurigo
europe-west6
Francoforte
europe-west3
Varsavia
europe-central2
Parigi
europe-west9
AutoML per i dati delle immagini (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per obiettivi tabulari, di classificazione e di regressione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati tabulari, gli obiettivi di previsione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati di testo (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per i dati video (previsioni di addestramento e batch)
Addestramento di modelli personalizzati
Shell interattivo per l'addestramento personalizzato
Previsioni e spiegazioni online di modelli personalizzati
Previsioni batch e spiegazioni modello personalizzato
Etichettatura dei dati
Vertex AI Vizier
Pipeline di Vertex AI
Vertex ML Metadata
Esperimenti AI Vertex AI
Vertex AI Feature Store
Monitoraggio dei modelli di AI AI
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

Asia Pacifico

Regione Mumbai
asia-sud1
Singapore
asia-southeast1
Giacarta
asia-southeast2
Hong Kong
asia-east2
Taiwan
asia-east1
Tokyo
asia-northeast 1
Sydney
australia-southeast1
Seul
asia-northeast3
AutoML per i dati delle immagini (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per obiettivi tabulari, di classificazione e di regressione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati tabulari, gli obiettivi di previsione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati di testo (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per i dati video (previsioni di addestramento e batch)
Addestramento di modelli personalizzati
Shell interattivo per l'addestramento personalizzato
Previsioni e spiegazioni online di modelli personalizzati
Previsioni batch e spiegazioni modello personalizzato
Etichettatura dei dati
Vertex AI Vizier
Pipeline di Vertex AI
Vertex ML Metadata
Esperimenti AI Vertex AI
Vertex AI Feature Store
Monitoraggio dei modelli di AI AI
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

Medio Oriente

Regione Tel Aviv
me-west1
AutoML per i dati delle immagini (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per obiettivi tabulari, di classificazione e di regressione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati tabulari, gli obiettivi di previsione (addestramento, previsioni online e batch e spiegazioni)
AutoML per i dati di testo (addestramento, previsioni online e previsioni batch)
AutoML per i dati video (previsioni di addestramento e batch)
Addestramento di modelli personalizzati
Shell interattivo per l'addestramento personalizzato
Previsioni e spiegazioni online di modelli personalizzati
Previsioni batch e spiegazioni modello personalizzato
Etichettatura dei dati
Vertex AI Vizier
Pipeline di Vertex AI
Vertex ML Metadata
Esperimenti AI Vertex AI
Vertex AI Feature Store
Monitoraggio dei modelli di AI AI
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

Località di Vertex AI Workbench

Aree geografiche blocco note gestite

I blocchi note gestiti sono disponibili nelle seguenti regioni.

Descrizione regione Nome zona
Americhe
Oregon us-west1
Iowa us-central1
Montréal northamerica-northeast1
Europa
Belgio europe-west1
Paesi Bassi europe-west4
Asia Pacifico
Mumbai asia-south1
Singapore asia-southeast1
Hong Kong asia-east2
Tokyo asia-northeast1
Sydney australia-southeast1
Seul asia-northeast3

Posizione dei blocchi note gestiti dall'utente

I blocchi note gestiti dall'utente sono disponibili nelle seguenti zone.

Descrizione regione Nome zona
Americhe
Oregon us-west1-a
us-west1-b
us-west1-c
Los Angeles us-west2-a
us-west2-b
us-west2-c
Las Vegas us-west4-a
us-west4-b
us-west4-c
Iowa us-central1-a
us-central1-b
us-central1-c
Carolina del Sud us-east1-b
us-east1-c
us-east1-d
Virginia del Nord us-east4-a
us-east4-b
us-east4-c
Montréal northamerica-northeast1-a
northamerica-northeast1-b
northamerica-northeast1-c
San Paolo southamerica-east1-a
southamerica-east1-b
southamerica-east1-c
Europa
Londra europe-west2-a
europe-west2-b
europe-west2-c
Belgio europe-west1-b
europe-west1-c
europe-west1-d
Paesi Bassi europe-west4-a
europe-west4-b
europe-west4-c
Zurigo europe-west6-a
europe-west6-b
europe-west6-c
Francoforte europe-west3-a
europe-west3-b
europe-west3-c
Asia Pacifico
Mumbai asia-south1-a
asia-south1-b
asia-south1-c
Singapore asia-southeast1-a
asia-southeast1-b
asia-southeast1-c
Giacarta asia-southeast2-a
asia-southeast2-b
asia-southeast2-c
Hong Kong asia-east2-a
asia-east2-b
asia-east2-c
Taiwan asia-east1-a
asia-east1-b
asia-east1-c
Tokyo asia-northeast1-a
asia-northeast1-b
asia-northeast1-c
Sydney australia-southeast1-a
australia-southeast1-b
australia-southeast1-c
Seul asia-northeast3-a
asia-northeast3-b
asia-northeast3-c

Considerazioni sulle aree geografiche

Utilizzo degli acceleratori

Gli acceleratori sono disponibili in base all'area geografica. La tabella seguente elenca tutti gli acceleratori disponibili per ogni area geografica:

Americhe

Regione Oregon
us-west1
Los Angeles
us-west2
Salt Lake City
us-west3
Las Vegas
us-west4
Iowa
us-central1
Carolina del Sud
us-east1
N. Virginia
us-east4
Dallas
us-south1
Montréal
northamerica-northeast1
Toronto
northamerica-northeast2
San Paolo
southamerica-east1
NVIDIA A100 *
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100 *
TPU V2 *
Pod TPU V2 *
TPU V3 *
Pod V3 TPU

Europa

Regione Londra
europe-west2
Belgio
europe-west1
Paesi Bassi
europe-west4
Zurigo
europe-west6
Francoforte
europe-west3
Varsavia
europe-central2
Parigi
europe-west9
NVIDIA A100 *
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4 *
NVIDIA Tesla V100 *
TPU V2 *
Pod TPU V2 *
TPU V3 *
Pod V3 TPU *

Asia Pacifico

Regione Mumbai
asia-sud1
Singapore
asia-southeast1
Giacarta
asia-southeast2
Hong Kong
asia-east2
Taiwan
asia-east1
Tokyo
asia-northeast 1
Sydney
australia-southeast1
Seul
asia-northeast3
NVIDIA A100 *
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100 * * * *
TPU V2 *
Pod TPU V2
TPU V3
Pod V3 TPU

Medio Oriente

Regione Tel Aviv
me-west1
NVIDIA A100
NVIDIA Tesla K80
NVIDIA Tesla P4
NVIDIA Tesla P100
NVIDIA Tesla T4
NVIDIA Tesla V100
TPU V2
Pod TPU V2
TPU V3
Pod V3 TPU

* Le celle contrassegnate con un asterisco rappresentano le aree geografiche in cui l'acceleratore specificato è disponibile per l'addestramento, ma non per la previsione in batch o online.

Le celle contrassegnate con pugnali rappresentano aree geografiche in cui l'acceleratore specificato è disponibile per la pubblicazione di previsioni batch o online, ma non per l'addestramento.

Se il tuo job utilizza più tipi di GPU, devono essere tutti disponibili in un'unica zona nella tua area geografica. Ad esempio, non puoi eseguire un job in us-central1 utilizzando le GPU NVIDIA T4, NVIDIA Tesla K80 e GPU NVIDIA Tesla P100. Sebbene tutte queste GPU siano disponibili per i job in us-central1, nessuna singola zona in quella regione fornisce tutti e tre i tipi di GPU. Per ulteriori informazioni sulla disponibilità della zona delle GPU, consulta il confronto delle GPU per i carichi di lavoro di calcolo.

Requisiti per le località di BigQuery

Quando utilizzi una tabella BigQuery come origine per un set di dati tabulare o dati di previsione tabulari gestiti, questo deve essere conforme ai seguenti requisiti relativi alla località:

Americhe

  • Le tabelle BigQuery possono essere su più aree geografiche (US) o a livello di regione (us-central1).

  • Le viste BigQuery devono essere a livello di regione (us-central1).

  • Se la tabella o la vista non si trova nello stesso progetto in cui è in esecuzione il job di Vertex AI, assicurati che i ruoli di Vertex AI siano corretti.

Europa

  • Le viste e le tabelle BigQuery devono essere a livello di regione (europe-west4).

  • Località: la regione in cui viene eseguito il job Vertex AI, ad esempio us-central1, europe-west4 o asia-east1.

  • Se la tabella o la vista non si trova nello stesso progetto in cui è in esecuzione il job di Vertex AI, assicurati che i ruoli di Vertex AI siano corretti.

Requisiti dei bucket Cloud Storage

Alcune attività di Vertex AI, come l'importazione dei dati, utilizzano un bucket Cloud Storage.

  • Quando crei un bucket Cloud Storage, ti consigliamo di utilizzare le impostazioni seguenti con Vertex AI:

    • Tipo di località: Region.
    • Località: la regione in cui utilizzi Vertex AI; ad esempio, us-central1, europe-west4 o asia-east1.
    • Classe di archiviazione: Standard.

    Queste impostazioni non sono dei requisiti rigorosi, ma il loro utilizzo spesso migliora le prestazioni. Ad esempio, è possibile utilizzare un bucket in una multiregione con Vertex AI, ma il caricamento dei dati da un bucket nella stessa regione della risorsa Vertex AI potrebbe ridurre la latenza.

  • Se il bucket non si trova nello stesso progetto in cui viene eseguito il job Vertex AI, assicurati che Vertex AI disponga dei ruoli corretti.

Limitazione delle località delle risorse

Gli amministratori dei criteri dell'organizzazione possono limitare le regioni disponibili in cui puoi utilizzare Vertex AI creando un vincolo per le località delle risorse. Scopri di più su come un vincolo di località delle risorse si applica a Vertex AI

I vincoli di località delle risorse non si applicano alle DataLabelingJob risorse.