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Emplacements des services de machine learning

La compatibilité des fonctionnalités de machine learning de Gemini Enterprise Agent Platform varie selon les régions. Cette page indique la disponibilité de fonctionnalités spécifiques dans différentes régions. Google ne stocke et ne traite vos données que dans la région que vous spécifiez pour toutes les fonctionnalités d'Agent Platform, à l'exception des tâches d'ajout d'étiquettes aux données et de toute fonctionnalité en état expérimental ou de lancement preview.

Pour savoir où les modèles Google et partenaires, ainsi que les fonctionnalités d'IA générative, sont compatibles, consultez Déploiements et points de terminaison.

Pour connaître les emplacements compatibles avec les agents, consultez Emplacements compatibles.

Choisir votre emplacement

Vous pouvez choisir n'importe quel emplacement compatible lorsque vous créez un ensemble de données, lorsque vous entraînez un modèle personnalisé qui n'utilise pas d'ensemble de données géré ou lorsque vous importez un modèle existant. En règle générale, utilisez la région la plus proche de votre emplacement physique ou de celui des utilisateurs prévus, mais vérifiez que la fonctionnalité Agent Platform que vous souhaitez utiliser est disponible dans cette région. La plate-forme Agent n'est pas compatible avec un emplacement mondial.

Pour les opérations autres que la création d'un ensemble de données ou l'importation d'un modèle, vous devez utiliser l'emplacement des ressources sur lesquelles vous travaillez. Par exemple, lorsque vous créez un pipeline d'entraînement qui utilise un ensemble de données géré, vous devez utiliser la région dans laquelle se trouve l'ensemble de données.

Spécifier l'emplacement en utilisant la console Google Cloud

Lorsque vous utilisez la console Google Cloud , vous spécifiez l'emplacement à l'aide du menu déroulant dédié :

menu déroulant de sélection d'emplacement

Spécifier l'emplacement à l'aide de l'API Agent Platform

Vous spécifiez l'emplacement d'une requête API Agent Platform en utilisant le point de terminaison localisé approprié.

Par exemple, pour effectuer une requête dans la région europe-west4, utilisez le point de terminaison suivant :

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

Pour effectuer une requête dans la région us-central1, utilisez le point de terminaison suivant :

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

Lorsque vous spécifiez une ressource, vous devez utiliser le nom de la région de la ressource en tant qu'emplacement. Par exemple, un ensemble de données de la région us-central1 est spécifié à l'aide du chemin d'accès suivant :

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

Consultez la liste des points de terminaison de service compatibles.

Emplacements disponibles pour les services de machine learning

Les services de machine learning Agent Platform sont disponibles dans les régions suivantes :

États-Unis

Columbus, Ohio (us-east5)
Dallas, Texas (us-south1)
Iowa (us-central1)
Las Vegas, Nevada (us-west4)
Los Angeles, Californie (us-west2)
Moncks Corner, Caroline du Sud (us-east1)
Virginie du Nord (us-east4)
Oregon (us-west1)
Salt Lake City, Utah (us-west3)

Canada

Montréal (northamerica-northeast1)
Toronto (northamerica-northeast2)

Amérique du Sud

Santiago, Chile (southamerica-west1)
São Paulo, Brésil (southamerica-east1)

Afrique

Johannesburg, Afrique du Sud (africa-south1)

Europe

Belgique (europe-west1)
Finlande (europe-north1)
Francfort, Allemagne (europe-west3)
Londres, Royaume-Uni (europe-west2)
Madrid, Espagne (europe-southwest1)
Milan, Italie (europe-west8)
Pays-Bas (europe-west4)
Paris, France (europe-west9)
Turin, Italie (europe-west12)
Varsovie, Pologne (europe-central2)
Zurich, Suisse (europe-west6)

Asie-Pacifique

Hong Kong, Chine (asia-east2)
Jakarta, Indonésie (asia-southeast2)
Melbourne, Australie (australia-southeast2)
Mumbai, Inde (asia-south1)
Delhi, Inde (asia-south2)
Osaka, Japon (asia-northeast2)
Séoul, Corée du Sud (asia-northeast3)
Singapour (asia-southeast1)
Sydney, Australie (australia-southeast1)
Taïwan (asia-east1)
Tokyo, Japon (asia-northeast1)

Moyen-Orient

Dammam, Arabie saoudite (me-central2)
Doha, Qatar (me-central1)
Tel Aviv (me-west1)

Google Cloud fournit également des régions supplémentaires pour les produits autres qu'Agent Platform.

Disponibilité des fonctionnalités

Certaines fonctionnalités de la plate-forme d'agents ne sont pas disponibles dans toutes les régions. Le tableau suivant recense les fonctionnalités disponibles pour chaque région.

Le tableau suivant, qui peut être trié, vous permet de sélectionner différentes options pour voir où les fonctionnalités de la plate-forme d'agent sont disponibles. Par exemple, pour afficher la liste des régions dans lesquelles Agent Platform Feature Store est disponible en Europe, vous pouvez sélectionner Europe dans le menu déroulant Sélectionner un emplacement et Agent Platform Feature Store dans le menu déroulant Sélectionner une fonctionnalité.

Région	Emplacement	Fonctionnalités
`asia-east1`	Comté de Changhua, Taïwan, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Étiquetage des données Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`africa-south1`	Johannesburg, Afrique du Sud, Afrique	Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-east2`	Hong Kong, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-northeast1`	Tokyo, Japon, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-northeast2`	Osaka, Japon, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier
`asia-northeast3`	Séoul, Corée du Sud, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-south1`	Mumbai, Inde, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-southeast1`	Jurong West, Singapour, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`asia-southeast2`	Jakarta, Indonésie, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`australia-southeast1`	Sydney, Australie, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`australia-southeast2`	Melbourne, Australie, Asie-Pacifique	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier
`europe-central2`	Varsovie, Pologne, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-north1` Faibles émissions de CO₂	Hamina, Finlande, Europe	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier
`europe-southwest1` Faibles émissions de CO₂	Madrid, Espagne, Europe	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west1` Faibles émissions de CO₂	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west2` Faibles émissions de CO₂	Londres, Angleterre, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Étiquetage des données Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west3`	Francfort, Allemagne, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Étiquetage des données Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west4` Faibles émissions de CO₂	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	AutoML pour les données d'image AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Étiquetage des données Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west6` Faibles émissions de CO₂	Zurich, Suisse, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west8`	Milan, Italie, Europe	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier
`europe-west9` Faibles émissions de CO₂	Paris, France, Europe	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`europe-west12`	Turin, Italie, Europe	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`me-central1`	Doha, Qatar, Moyen-Orient	Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`me-central2`	Dammam, Arabie saoudite, Moyen-Orient	Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`me-west1`	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`northamerica-northeast1` Faibles émissions de CO₂	Montréal, Québec, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`northamerica-northeast2` Faibles émissions de CO₂	Toronto, Ontario, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`southamerica-east1` Faibles émissions de CO₂	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`southamerica-west1` Faibles émissions de CO₂	Santiago, Chili, Amérique du Sud	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier
`us-central1` Faibles émissions de CO₂	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	AutoML pour les données d'image AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Étiquetage des données Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-east1`	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-east4`	Ashburn, Virginie, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-east5`	Columbus, Ohio, Amérique du Nord	Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-south1` Faibles émissions de CO₂	Dallas, Texas, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-west1` Faibles émissions de CO₂	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry NAS (Neural Architecture Search) Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-west2`	Los Angeles, Californie, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-west3`	Salt Lake City, Utah, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Prévisions AutoML Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI
`us-west4`	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord	AutoML pour les données tabulaires Inférence par lots de modèles personnalisés Inférence en ligne de modèles personnalisés Entraînement de modèles personnalisés Surveillance des modèles Model Registry Vector Search Expériences Gemini Enterprise Agent Platform Pipelines Gemini Enterprise Agent Platform Vertex AI TensorBoard Agent Platform Vizier Vertex Explainable AI

* Les cellules signalées par un astérisque représentent les régions où le service est disponible avec l'API Agent Platform, mais pas dans la console Google Cloud .

Régions Agent Platform Workbench

Les instances Agent Platform Workbench sont disponibles dans les zones suivantes.

Région	Emplacement	Zones
`asia-east1` *	Comté de Changhua, Taïwan, Asie-Pacifique	`asia-east1-a` `asia-east1-b` `asia-east1-c`
`asia-east2`	Hong Kong, Asie-Pacifique	`asia-east2-a` `asia-east2-b` `asia-east2-c`
`asia-northeast1`	Tokyo, Japon, Asie-Pacifique	`asia-northeast1-a` `asia-northeast1-b` `asia-northeast1-c`
`asia-northeast3`	Séoul, Corée du Sud, Asie-Pacifique	`asia-northeast3-a` `asia-northeast3-b` `asia-northeast3-c`
`asia-south1`	Mumbai, Inde, Asie-Pacifique	`asia-south1-a` `asia-south1-b` `asia-south1-c`
`asia-south2`	Delhi, Inde, Asie-Pacifique	`asia-south2-a` `asia-south2-b` `asia-south2-c`
`asia-southeast1`	Jurong West, Singapour, Asie-Pacifique	`asia-southeast1-a` `asia-southeast1-b` `asia-southeast1-c`
`asia-southeast2` *	Jakarta, Indonésie, Asie-Pacifique	`asia-southeast2-a` `asia-southeast2-b` `asia-southeast2-c`
`australia-southeast1`	Sydney, Australie, Asie-Pacifique	`australia-southeast1-a` `australia-southeast1-b` `australia-southeast1-c`
`europe-central2` *	Varsovie, Pologne, Europe	`europe-central2-a` `europe-central2-b` `europe-central2-c`
`europe-west1` Faibles émissions de CO₂	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	`europe-west1-b` `europe-west1-c` `europe-west1-d`
`europe-west2` * Faibles émissions de CO₂	Londres, Angleterre, Europe	`europe-west2-a` `europe-west2-b` `europe-west2-c`
`europe-west3`*	Francfort, Allemagne, Europe	`europe-west3-a` `europe-west3-b` `europe-west3-c`
`europe-west4` † Faibles émissions de CO₂	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	`europe-west4-a` `europe-west4-b` `europe-west4-c`
`europe-west6` * Faibles émissions de CO₂	Zurich, Suisse, Europe	`europe-west6-a` `europe-west6-b` `europe-west6-c`
`europe-west12`*	Turin, Italie, Europe	`europe-west12-a` `europe-west12-b` `europe-west12-c`
`me-central1`*	Doha, Qatar, Moyen-Orient	`me-central1-a` `me-central1-b` `me-central1-c`
`me-central2`*	Dammam, Arabie saoudite, Moyen-Orient	`me-central2-a` `me-central2-b` `me-central2-c`
`me-west1`*	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	`me-west1-a` `me-west1-b` `me-west1-c`
`northamerica-northeast1` Faibles émissions de CO₂	Montréal, Québec, Amérique du Nord	`northamerica-northeast1-a` `northamerica-northeast1-b` `northamerica-northeast1-c`
`northamerica-northeast2` * Faibles émissions de CO₂	Toronto, Ontario, Amérique du Nord	`northamerica-northeast2-a` `northamerica-northeast2-b` `northamerica-northeast2-c`
`southamerica-east1` Faibles émissions de CO₂	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	`southamerica-east1-a` `southamerica-east1-b` `southamerica-east1-c`
`us-central1` Faibles émissions de CO₂	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	`us-central1-a` `us-central1-b` `us-central1-c`
`us-east1` *	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	`us-east1-b` `us-east1-c` `us-east1-d`
`us-east4` *	Ashburn, Virginie, Amérique du Nord	`us-east4-a` `us-east4-b` `us-east4-c`
`us-east5`*	Columbus, Ohio, Amérique du Nord	`us-east5-a` `us-east5-b` `us-east5-c`
`us-south1` * Faibles émissions de CO₂	Dallas, Texas, Amérique du Nord	`us-south1-a` `us-south1-b` `us-south1-c`
`us-west1` Faibles émissions de CO₂	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord	`us-west1-a` `us-west1-b` `us-west1-c`
`us-west2` *	Los Angeles, Californie, Amérique du Nord	`us-west2-a` `us-west2-b` `us-west2-c`
`us-west3` *	Salt Lake City, Utah, Amérique du Nord	`us-west3-a` `us-west3-b` `us-west3-c`
`us-west4`	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord	`us-west4-a` `us-west4-b` `us-west4-c`

* Les régions signalées par un astérisque ne sont pas compatibles avec l'exécution ou la planification de notebooks à l'aide de l'exécuteur Agent Platform Workbench.

† Les régions signalées par des obèles ne permettent pas de planifier une exécution de notebook, mais toutes les autres fonctionnalités de l'exécuteur Agent Platform Workbench sont prises en charge.

Points à prendre en compte concernant la région

Utiliser des accélérateurs

Les accélérateurs sont disponibles selon la région. Le tableau suivant recense tous les accélérateurs disponibles pour chaque région.

Vous pouvez effectuer une recherche par localisation ou par modèle de GPU, ou une combinaison des deux.

Nous vous recommandons d'utiliser uniquement les types d'accélérateurs GPU disponibles dans plusieurs zones. Ainsi, en cas de panne zonale, la charge de travail de l'accélérateur tentera de basculer, dans la limite de la capacité disponible.

Région	Emplacement	Accélérateurs
`asia-east1`	Comté de Changhua, Taïwan, Asie-Pacifique	L4^†, P100, T4, TPU V2^, V100, H100 Mega^
`asia-east2`	Hong Kong, Asie-Pacifique	T4
`asia-northeast1`	Tokyo, Japon, Asie-Pacifique	A100 40 Go^†, H100, H100 Mega, B200^*, L4^†, T4, TPU v6e
`asia-northeast3`	Séoul, Corée du Sud, Asie-Pacifique	A100 40 Go, H100, L4, T4
`asia-south1`	Mumbai, Inde, Asie-Pacifique	H100, L4, T4, H200
`asia-south2`	Delhi, Inde, APAC	H200, RTX PRO 6000
`asia-southeast1`	Jurong West, Singapour, Asie-Pacifique	A100 40 Go, A100 80 Go, B200, H100, H100 Mega, L4, P4, T4, RTX PRO 6000
`asia-southeast2`	Jakarta, Indonésie, Asie-Pacifique	T4
`australia-southeast1`	Sydney, Australie, Asie-Pacifique	H100 Mega, P4, T4
`europe-central2`	Varsovie, Pologne, Europe	T4
`europe-north1`	Hamina, Finlande, Europe	H100 Mega^*
`europe-west1`	Saint-Ghislain, Belgique, Europe	H100, H100 Mega, H200, L4^†, P100, T4
`europe-west2`	Londres, Angleterre, Europe	H100, L4, T4
`europe-west3`	Francfort, Allemagne, Europe	H100, H100 Mega^*, L4^†, T4
`europe-west4`	Eemshaven, Pays-Bas, Europe	A100 40 Go, A100 80 Go, H100, H100 Mega, H200, B200^, L4, P4, T4, V100, P100^, RTX PRO 6000, TPU v2^, TPU v2 Pod^, TPU v3^, TPU v3 Pod^, TPU v5e^†, TPU v6e
`europe-west6`	Zurich, Suisse, Europe	L4^†
`me-central2`	Dammam, Arabie saoudite, Moyen-Orient	L4
`me-west1`	Tel-Aviv, Israël, Moyen-Orient	A100 40 Go, A100 80 Go^†, T4^†
`northamerica-northeast1`	Montréal, Québec, Amérique du Nord	P4, T4
`northamerica-northeast2`	Toronto, Ontario, Amérique du Nord	H100, L4
`southamerica-east1`	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	T4
`southamerica-west1`	Osasco, São Paulo, Brésil, Amérique du Sud	T4^†,TPU v6e^*
`us-central1`	Council Bluffs, Iowa, Amérique du Nord	A100 40 Go, A100 80 Go, B200, H100, H100 Mega, GB200, H200, L4, P4, P100, T4, RTX PRO 6000, TPU v2^, TPU v2 Pod^, TPU v3^, TPU v5e^, TPU v6e, TPU7x, V100
`us-east1`	Moncks Corner, Caroline du Sud, Amérique du Nord	A100 40Go^, B200^, L4, P100, T4, RTX PRO 6000, TPU v5e^*, TPU v6e⁺, V100
`us-east4`	Ashburn, Virginie, Amérique du Nord	A100 80 Go, H100, H100 Mega, H200, B200^, GB200^, L4, P4, T4, RTX PRO 6000
`us-east5`	Columbus, Ohio, Amérique du Nord	A100 80GB, H100, H100 Mega, H200^*, TPU v6e
`us-south1`	Dallas, Texas, Amérique du Nord	TPU v5e^†, TPU v6e^, B200^, H200
`us-west1`	The Dalles, Oregon, Amérique du Nord	H100 Mega, H200, L4, P100, T4, H100, TPU v5e, V100
`us-west2`	Los Angeles, Californie, Amérique du Nord	P4, T4, B200
`us-west3`	Salt Lake City, Utah, Amérique du Nord	A100 40 Go, B200^*
`us-west4`	Las Vegas, Nevada, Amérique du Nord	A100 40 Go^*, H100, H100 Mega, L4^†, T4, TPU v5e

^* L'accélérateur spécifié n'est pas disponible pour diffuser des inférences par lot ou en ligne.

⁺ L'accélérateur spécifié n'est disponible que sur une liste d'autorisation pour diffuser des inférences par lot ou en ligne.

^† L'accélérateur spécifié n'est pas disponible pour l'entraînement.

Si votre job utilise plusieurs types de GPU, ils doivent tous être disponibles dans une même zone de votre région. Par exemple, vous ne pouvez pas exécuter un job dans la région australia-southeast1 en utilisant des GPU NVIDIA Tesla P4, Tesla T4 et Tesla P100. Bien que tous ces GPU soient disponibles pour des jobs dans la région australia-southeast1, aucune zone de cette région ne fournit les trois types de GPU. Pour en savoir plus sur la disponibilité des GPU dans les différentes zones, consultez Emplacements des GPU.

Exigences concernant les emplacements BigQuery

Lorsque vous utilisez une table BigQuery en tant que source pour un ensemble de données tabulaires géré ou pour des données d'inférence tabulaires, elle doit respecter les exigences ci-dessous concernant les emplacements :

Amériques

Les tables BigQuery peuvent être multirégionales (US) ou régionales (us-central1).
Les vues BigQuery doivent être régionales (us-central1).
Si la table ou la vue ne se trouve pas dans le même projet que celui dans lequel s'exécute la tâche Agent Platform, assurez-vous qu'Agent Platform dispose des rôles appropriés.

Europe

Les tables et les vues BigQuery doivent être régionales (europe-west4).
Emplacement : région dans laquelle s'exécute votre tâche Agent Platform, par exemple us-central1, europe-west4 ou asia-east1.
Si la table ou la vue ne se trouve pas dans le même projet que celui dans lequel s'exécute la tâche Agent Platform, assurez-vous qu'Agent Platform dispose des rôles appropriés.

Exigences concernant les buckets Cloud Storage

Certaines tâches Agent Platform, telles que l'importation de données, utilisent un bucket Cloud Storage.

Pour que vous bénéficiiez de performances optimales, nous vous recommandons d'utiliser les paramètres suivants lorsque vous créez un bucket Cloud Storage à utiliser avec la plate-forme d'agents :
- Type d'emplacement : Region
- Emplacement : région dans laquelle vous utilisez Agent Platform (us-central1, europe-west4 ou asia-east1, par exemple)
- Classe de stockage : Standard
Pour les jobs d'entraînement Agent Platform, les buckets doivent être régionaux.
Si le bucket ne se trouve pas dans le même projet que celui dans lequel s'exécute le job Agent Platform, assurez-vous qu'Agent Platform dispose des rôles appropriés.

Limiter les emplacements de ressources

Les administrateurs des règles d'administration peuvent restreindre les régions disponibles dans lesquelles vous pouvez utiliser Agent Platform en créant une contrainte d'emplacement de ressources. Découvrez comment une contrainte d'emplacement des ressources s'applique à Agent Platform.

Étapes suivantes

En savoir plus sur les régionsGoogle Cloud .
Découvrez les déploiements et les points de terminaison pour les modèles Google et partenaires, ainsi que les fonctionnalités d'IA générative.
En savoir plus sur les zones géographiques où les agents sont disponibles

Emplacements des services de machine learning Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Choisir votre emplacement

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Canada

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Europe

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Régions Agent Platform Workbench

Points à prendre en compte concernant la région

Utiliser des accélérateurs

Exigences concernant les emplacements BigQuery

Amériques

Europe

Exigences concernant les buckets Cloud Storage

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