位置

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：

位置下拉菜单

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。

可用位置

Vertex AI 区域

Vertex AI 可在以下区域使用。另请参阅 Vertex AI Workbench 位置。

美洲

  • 俄勒冈 (us-west1)
  • 洛杉矶 (us-west2)
  • 拉斯维加斯 (us-west4)
  • 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)
  • 多伦多 (northamerica-northeast2)
  • 圣保罗 (southamerica-east1)

欧洲

  • 伦敦 (europe-west2)
  • 比利时 (europe-west1)
  • 荷兰 (europe-west4)
  • 苏黎世 (europe-west6)
  • 法兰克福 (europe-west3)

亚太地区

  • 孟买 (asia-south1)
  • 新加坡 (asia-southeast1)
  • 香港 (asia-east2)
  • 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		 洛杉矶
us-west2		 拉斯维加斯
us-west4		 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		 多伦多
northamerica-northeast2		 圣保罗
southamerica-east1
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
用于自定义训练的交互式 shell
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 AI Vizier
Vertex AI Pipelines
Vertex ML Metadata
Vertex AI Feature Store
Vertex AI 模型监控
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

欧洲

地区 伦敦
europe-west2		 比利时
europe-west1		 荷兰
europe-west4		 苏黎世
europe-west6		 法兰克福
europe-west3
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
用于自定义训练的交互式 shell
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 AI Vizier
Vertex AI Pipelines
Vertex ML Metadata
Vertex AI Feature Store
Vertex AI 模型监控
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

亚太地区

地区 孟买
asia-south1		 新加坡
asia-southeast1		 香港
asia-east2		 台湾
asia-east1		 东京
asia-northeast1		 悉尼
australia-southeast1		 首尔
asia-northeast3
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
用于自定义训练的交互式 shell
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 AI Vizier
Vertex AI Pipelines
Vertex ML Metadata
Vertex AI Feature Store
Vertex AI 模型监控
Vertex AI Matching Engine
Vertex AI TensorBoard

Vertex AI Workbench 位置

代管式笔记本区域

以下区域提供代管式笔记本。

区域说明 地区名称
美洲
俄勒冈 us-west1
爱荷华 us-central1
蒙特利尔 northamerica-northeast1
欧洲
比利时 europe-west1

用户管理的笔记本的位置

用户管理的笔记本可在以下可用区使用。

区域说明 地区名称
美洲
爱荷华 us-central1-a
us-central1-b
us-central1-c
拉斯维加斯 us-west4-a
us-west4-b
us-west4-c
洛杉矶 us-west2-a
us-west2-b
us-west2-c
蒙特利尔 northamerica-northeast1-a
northamerica-northeast1-b
northamerica-northeast1-c
北弗吉尼亚 us-east4-a
us-east4-b
us-east4-c
俄勒冈 us-west1-a
us-west1-b
us-west1-c
圣保罗 southamerica-east1-a
southamerica-east1-b
southamerica-east1-c
南卡罗来纳 us-east1-b
us-east1-c
us-east1-d
欧洲
比利时 europe-west1-b
europe-west1-c
europe-west1-d
法兰克福 europe-west3-a
europe-west3-b
europe-west3-c
伦敦 europe-west2-a
europe-west2-b
europe-west2-c
荷兰 europe-west4-a
europe-west4-b
europe-west4-c
苏黎世 europe-west6-a
europe-west6-b
europe-west6-c
亚太地区
香港 asia-east2-a
asia-east2-b
asia-east2-c
雅加达 asia-southeast2-a
asia-southeast2-b
asia-southeast2-c
孟买 asia-south1-a
asia-south1-b
asia-south1-c
首尔 asia-northeast3-a
asia-northeast3-b
asia-northeast3-c
新加坡 asia-southeast1-a
asia-southeast1-b
asia-southeast1-c
悉尼 australia-southeast1-a
australia-southeast1-b
australia-southeast1-c
台湾 asia-east1-a
asia-east1-b
asia-east1-c
东京 asia-northeast1-a
asia-northeast1-b
asia-northeast1-c

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		 洛杉矶
us-west2		 拉斯维加斯
us-west4		 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		 多伦多
northamerica-northeast2		 圣保罗
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

欧洲

地区 伦敦
europe-west2		 比利时
europe-west1		 荷兰
europe-west4		 苏黎世
europe-west6		 法兰克福
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 *

亚太地区

地区 孟买
asia-south1		 新加坡
asia-southeast1		 香港
asia-east2		 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 * * * *
TPU V2 *
TPU V2 Pod
TPU V3
TPU V3 Pod

* 标有星号的单元表示指定的加速器可用于训练但不可用于执行批量预测或在线预测的区域。

† 标有剑号的单元表示指定的加速器可用于执行批量预测或在线预测但不可用于训练的区域。

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 GPU 以用于作业，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。

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。

  • 我们建议您在创建与 Vertex AI 搭配使用的 Cloud Storage 存储桶时使用以下设置：

    • 位置类型：Region。
    • 位置：在其中使用 Vertex AI 的区域：例如 us-central1、europe-west4 或 asia-east1。
    • 存储类别：Standard。

    这些设置并非严格要求，但使用这些设置通常能提高性能。例如，虽然您可以将多区域位置的存储桶与 Vertex AI 搭配使用，但从 Vertex AI 资源所在区域中的存储桶加载数据或许能缩短延迟时间。

  • 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。