In diesem Dokument werden die Regionen aufgeführt, von denen die überwachte Feinabstimmung unterstützt wird.
Sie geben eine Google Cloud-Regionseinstellung an, wenn Sie einen überwachten Feinabstimmungsjob mit Gemini konfigurieren. In dieser Region wird dann der Abstimmungsjob ausgeführt und das abgestimmte Modell hochgeladen.
Region für Abstimmungsjobs konfigurieren
Nutzerdaten wie das transformierte Dataset und das abgestimmte Modell werden in der Region des Abstimmungsjobs gespeichert. Während der Abstimmung kann die Berechnung für verfügbare Beschleuniger auf andere US
- oder EU
-Regionen übertragen werden. Die Auslagerung ist für die Nutzer transparent.
Wenn Sie das Vertex AI SDK verwenden, können Sie die Region bei der Initialisierung angeben. Beispiel:
import vertexai vertexai.init(project='myproject', location='us-central1')
Wenn Sie einen überwachten Job zur Feinabstimmung durch Senden einer POST-Anfrage mit der
tuningJobs.create
-Methode erstellen, verwenden Sie die URL, um die Region anzugeben, in der der Abstimmungsjob ausgeführt wird. Beispielsweise geben Sie in der folgenden URL eine Region an, indem Sie beide Instanzen vonTUNING_JOB_REGION
durch die Region ersetzen, in der der Job ausgeführt wird.https://TUNING_JOB_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/TUNING_JOB_REGION/tuningJobs
Wenn Sie die Google Cloud Console verwenden, können Sie den Namen der Region im Drop-down-Feld Region der Seite Modelldetails auswählen. Dies ist dieselbe Seite, auf der Sie das Basismodell und den Namen eines abgestimmten Modells auswählen.
Unterstützte Abstimmungsjobregionen
Sie können eine der folgenden Regionen verwenden, um die Region des Abstimmungsjobs anzugeben.
asia-east1
asia-east2
asia-northeast1
asia-northeast3
asia-south1
asia-southeast1
australia-southeast1
europe-central2
europe-north1
europe-southwest1
europe-west1
europe-west2
europe-west3
europe-west4
europe-west6
europe-west8
europe-west9
me-central1
me-central2
me-west1
northamerica-northeast1
southamerica-east1
us-central1
us-east1
us-east4
us-east5
us-south1
us-west1
us-west4
Nächste Schritte
- Informationen zum Abstimmen eines Modells finden Sie unter Gemini-Modelle mit überwachter Feinabstimmung optimieren.
- Informationen dazu, wie die überwachte Feinabstimmung in einer Lösung verwendet werden kann, die eine Wissensdatenbank für generative KI erstellt, finden Sie unter Schnellstartlösung: Wissensdatenbank für generative KI.