Questo documento elenca le regioni supportate dall'ottimizzazione supervisionata.
Puoi specificare un'impostazione della regione Google Cloud quando configuri un job di perfezionamento con Gemini. In questa regione viene eseguito il job di ottimizzazione e caricamenti ottimizzati del modello.
Configura la regione di un job di ottimizzazione
I dati utente, come il set di dati trasformato e il modello ottimizzato, vengono archiviati
della regione del job di ottimizzazione. Durante l'ottimizzazione, il calcolo potrebbe essere scaricato su altri US
EU
regioni per gli acceleratori disponibili. L'offload è trasparente per gli utenti.
Se utilizzi l'SDK Vertex AI, puoi specificare la regione durante l'inizializzazione. Ad esempio:
import vertexai vertexai.init(project='myproject', location='us-central1')
Se crei un job di ottimizzazione supervisionato tramite l'invio di una richiesta POST utilizzando il
tuningJobs.create
, utilizzerai l'URL per specificare la regione in cui il job di ottimizzazione viene eseguito. Ad esempio, nel seguente URL specifichi una regione sostituendo entrambe le istanze diTUNING_JOB_REGION
con la regione in cui viene eseguito il job.https://TUNING_JOB_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/TUNING_JOB_REGION/tuningJobs
Se usi la console Google Cloud, puoi selezionarne il nome nella sezione Regione campo a discesa nella pagina Dettagli modello. Questa è la stessa pagina in cui selezioni il modello di base e il nome del modello ottimizzato.
Regioni supportate per i job di ottimizzazione
Puoi utilizzare una delle seguenti regioni per specificare la regione del job di ottimizzazione.
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
Passaggi successivi
- Per scoprire come ottimizzare un modello, vedi Ottimizzare i modelli Gemini utilizzando l'ottimizzazione supervisionata.
- Per scoprire come l'ottimizzazione supervisionata può essere utilizzata in una soluzione che crea un Knowledge base sull'AI generativa, consulta Soluzione Jump Start: IA generativa knowledge base.