Google Cloud 使用区域（可细分为可用区）来定义物理计算资源的地理位置。对于 Vertex AI 的所有功能，Google 仅在您指定的区域中存储和处理数据，但数据标签任务和实验性或预览启动状态的功能除外。
选择您的位置
在创建数据集、训练不使用代管式数据集的自定义训练的模型或导入现有模型时，您可以选择任何受支持的位置。一般来说，您应该使用与您的物理位置或目标用户的物理位置最接近的区域，但请检查您要使用的 Vertex AI 功能在您的区域中是否受支持。没有全球位置。
对于创建数据集或导入模型以外的其他操作，您必须使用正在操作的资源的位置。例如，在创建使用代管式数据集的训练流水线时，您必须使用数据集所在的区域。
使用 Cloud Console 指定位置
使用 Google Cloud Console 时，您可以通过位置下拉菜单指定位置：
使用 Vertex AI API 指定位置
您可以使用适当的区域端点为 Vertex AI API 请求指定位置。
例如，如需在 europe-west4 区域发出请求，请使用以下端点：
https://europe-west4-aiplatform.googleapis.com
如需在 us-central1 区域发出请求，请使用以下端点：
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com
指定资源时，请使用资源的区域名称作为位置。例如，应使用以下路径指定 us-central1 区域中的数据集：
projects/PROJECT/locations/us-central1/datasets/DATASET_ID
请参阅支持的服务端点列表。
可用区域
Vertex AI 可在以下区域使用：
美洲
- 俄勒冈 (us-west1)
- 爱荷华 (us-central1)
- 南卡罗来纳 (us-east1)
- 北弗吉尼亚 (us-east4)
- 蒙特利尔 (northamerica-northeast1)
欧洲
- 伦敦 (europe-west2)
- 比利时 (europe-west1)
- 荷兰 (europe-west4)
亚太地区
- 新加坡 (asia-southeast1)
- 台湾 (asia-east1)
- 东京 (asia-northeast1)
- 悉尼 (australia-southeast1)
- 首尔 (asia-northeast3)
Google Cloud 还为 Vertex AI 以外的产品提供其他区域。
功能可用性
部分 Vertex AI 功能仅在部分国家/地区提供。下表列出了每个区域中可用的功能：
美洲
| 地区 | 俄勒冈 us-west1 |
爱荷华 us-central1 |
南卡罗来纳 us-east1 |
北弗吉尼亚 us-east4 |
蒙特利尔 northamerica-northeast1 |
|---|---|---|---|---|---|
创建和使用 Dataset 资源 |
|||||
| 适用于图片数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||||
| 适用于表格数据、分类和回归目标（训练、在线和批量预测以及说明）的 AutoML | |||||
| 用于表格数据的 AutoML 模型、预测目标（训练、在线预测和批量预测，以及相关说明） | |||||
| 适用于文本数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||||
| 适用于视频数据的 AutoML（训练和批量预测） | |||||
| 自定义模型训练 | |||||
| 自定义模型在线预测和说明 | |||||
| 自定义模型批量预测和说明 | |||||
| Data Labeling | |||||
| Vertex Vizier | |||||
| Vertex Pipelines | |||||
| Vertex ML Metadata | |||||
| Vertex 特征存储区 | |||||
| Vertex 模型监控 | |||||
| Vertex Matching Engine | |||||
| Vertex TensorBoard |
欧洲
| 地区 | 伦敦 europe-west2 |
比利时 europe-west1 |
荷兰 europe-west4 |
|---|---|---|---|
创建和使用 Dataset 资源 |
|||
| 适用于图片数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||
| 适用于表格数据、分类和回归目标（训练、在线和批量预测以及说明）的 AutoML | |||
| 用于表格数据的 AutoML 模型、预测目标（训练、在线预测和批量预测，以及相关说明） | |||
| 适用于文本数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||
| 适用于视频数据的 AutoML（训练和批量预测） | |||
| 自定义模型训练 | |||
| 自定义模型在线预测和说明 | |||
| 自定义模型批量预测和说明 | |||
| Data Labeling | |||
| Vertex Vizier | |||
| Vertex Pipelines | |||
| Vertex ML Metadata | |||
| Vertex 特征存储区 | |||
| Vertex 模型监控 | |||
| Vertex Matching Engine | |||
| Vertex TensorBoard |
亚太地区
| 区域 | 新加坡 asia-southeast1 |
台湾 asia-east1 |
东京 asia-northeast1 |
悉尼 australia-southeast1 |
首尔 asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|
创建和使用 Dataset 资源 |
|||||
| 适用于图片数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||||
| 适用于表格数据、分类和回归目标（训练、在线和批量预测以及说明）的 AutoML | |||||
| 用于表格数据的 AutoML 模型、预测目标（训练、在线预测和批量预测，以及相关说明） | |||||
| 适用于文本数据的 AutoML（训练、在线预测和批量预测） | |||||
| 适用于视频数据的 AutoML（训练和批量预测） | |||||
| 自定义模型训练 | |||||
| 自定义模型在线预测和说明 | |||||
| 自定义模型批量预测和说明 | |||||
| Data Labeling | |||||
| Vertex Vizier | |||||
| Vertex Pipelines | |||||
| Vertex ML Metadata | |||||
| Vertex 特征存储区 | |||||
| Vertex 模型监控 | |||||
| Vertex Matching Engine | |||||
| Vertex TensorBoard |
区域注意事项
使用加速器
加速器按区域提供。下表列出了每个区域可用的加速器：
美洲
| 地区 | 俄勒冈 us-west1 |
爱荷华 us-central1 |
南卡罗来纳 us-east1 |
北弗吉尼亚 us-east4 |
蒙特利尔 northamerica-northeast1 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | * | ||||
| NVIDIA Tesla K80 | * | ||||
| NVIDIA Tesla P4 | |||||
| NVIDIA Tesla P100 | |||||
| NVIDIA Tesla T4 | |||||
| NVIDIA Tesla V100 |
欧洲
| 地区 | 伦敦 europe-west2 |
比利时 europe-west1 |
荷兰 europe-west4 |
|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | * | ||
| NVIDIA Tesla K80 | |||
| NVIDIA Tesla P4 | |||
| NVIDIA Tesla P100 | |||
| NVIDIA Tesla T4 | |||
| NVIDIA Tesla V100 |
亚太地区
| 区域 | 新加坡 asia-southeast1 |
台湾 asia-east1 |
东京 asia-northeast1 |
悉尼 australia-southeast1 |
首尔 asia-northeast3 |
|---|---|---|---|---|---|
| NVIDIA A100 | * | ||||
| NVIDIA Tesla K80 | |||||
| NVIDIA Tesla P4 | |||||
| NVIDIA Tesla P100 | * | ||||
| NVIDIA Tesla T4 | |||||
| NVIDIA Tesla V100 | * |
*标有星号的单元格表示在该区域中，指定的 GPU 可用于训练但不可用于执行批量预测或在线预测。
如果作业使用多种类型的 GPU，它们必须在您所在区域中的同一个可用区可用。例如，您无法使用 NVIDIA Tesla T4 GPU、NVIDIA Tesla K80 GPU 和 NVIDIA Tesla P100 GPU 在 us-central1 中运行作业。虽然 us-central1 中提供所有这些可用于作业的 GPU，但该区域中没有一个可用区能提供全部三种类型的 GPU。如需详细了解 GPU 的可用区可用性，请参阅比较用于处理计算工作负载的 GPU。
BigQuery 位置要求
如果将 BigQuery 表用作代管式表格数据集或表格预测数据的源，则此表必须符合以下位置要求：
美洲
BigQuery 表可以为多区域 (
US) 或单区域 (us-central1)。BigQuery 视图必须为单区域 (
us-central1)。如果表或视图所在区域与运行 Vertex AI 作业的区域不同，请确保 Vertex AI 具有正确的角色。
欧洲
- BigQuery 表和视图必须为单区域 (
europe-west4)。 位置：Vertex AI 作业在其中运行的区域，例如
us-central1、europe-west4或asia-east1。如果表或视图所在项目与运行 Vertex AI 作业的项目不同，请确保 Vertex AI 具有正确的角色。
Cloud Storage 存储分区要求
某些 Vertex AI 任务（例如导入数据）使用 Cloud Storage 存储分区。
创建 Cloud Storage 存储分区以读取和写入 Vertex AI 作业的数据时，请使用以下设置。
- 位置类型：
Region。 - 位置：Vertex AI 作业在其中运行的区域，例如
us-central1、europe-west4或asia-east1。 - 存储类别：
Standard（Cloud Storage 浏览器中有时显示为Regional）。
- 位置类型：
如果存储分区所在项目与运行 Vertex AI 作业的项目不同，请确保 Vertex AI 具有正确的角色。
限制资源位置
组织政策管理员可以创建资源位置限制条件来限制您可以使用 Vertex AI 的区域。了解资源位置限制条件如何应用于 Vertex AI
资源位置限制条件不适用于 DataLabelingJob 资源。