Określ lokalizację, w której będzie można uzyskać dostęp do modelu

Kliknij Gemini API dostawcę, aby wyświetlić na tej stronie treści i kod specyficzne dla tego dostawcy.


Modele generatywnej AI od Google są dostępne w określonych regionach.

Podczas inicjowania usługi backendu Vertex AI Gemini API w kodzie możesz opcjonalnie określić lokalizację modelu, do którego uzyskujesz dostęp w swoich żądaniach. Listę dostępnych lokalizacji znajdziesz w dalszej części tej strony.

Oto najważniejsze informacje i sprawdzone metody dotyczące lokalizacji:

  • Limity pojemności są określane dla każdego modelu, regionu i minuty.

  • Jeśli nie określisz lokalizacji, domyślną wartością będzie us-central1.

  • Aby uniknąć nieoczekiwanego przekroczenia limitów pojemności, zalecamy ustawienie w żądaniach lokalizacji na global.

  • Jeśli ustawienie lokalizacji na global nie ma zastosowania w Twoim przypadku użycia, rozważ wyraźne określenie, gdzie uzyskujesz dostęp do modeli. Możesz na przykład ustawić lokalizację na podstawie lokalizacji użytkownika, korzystając z parametru Firebase Remote Config.

Dowiedz się więcej o lokalizacji global

W przypadku dostępu do niemal wszystkich modeli GeminiVertex AI Gemini API obsługuje global lokalizację, co oznacza, że Twoje żądanie zostanie obsłużone przez dostępny model z dowolnego miejsca na świecie. Ustawienie lokalizacji na global w przypadku żądań może pomóc w uniknięciu osiągnięcia limitów pojemności modelu i zmniejszyć liczbę błędów wyczerpania zasobów (429).

Przykładowe fragmenty kodu

Pamiętaj, że te przykłady pokazują dostęp do modelu Gemini, ale podczas uzyskiwania dostępu do modelu Imagen możesz też określić lokalizację.

Zastąp LOCATION kodem lokalizacji (np. europe-west4) z listy dostępnych lokalizacji, która znajduje się dalej na tej stronie.

Swift 

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
let ai = FirebaseAI.firebaseAI(backend: .vertexAI(location: "LOCATION"))

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
let model = ai.generativeModel(modelName: "MODEL_NAME")

// ...

Kotlin 

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
val model = Firebase.ai(backend = GenerativeBackend.vertexAI(location = "LOCATION"))
                        .generativeModel("MODEL_NAME")

// ...

Java 

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
GenerativeModel ai = FirebaseAI.getInstance(GenerativeBackend.vertexAI("LOCATION"))
        .generativeModel("MODEL_NAME");

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

Web 

// ...

// Initialize FirebaseApp
const firebaseApp = initializeApp(firebaseConfig);

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
const ai = getAI(firebaseApp, { backend: new VertexAIBackend('LOCATION') });

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
const model = getGenerativeModel(ai, { model: 'MODEL_NAME' });

// ...

Dart 

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
final ai = await FirebaseAI.vertexAI(location: 'LOCATION');

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
final model = ai.generativeModel(model: 'MODEL_NAME');

// ...

Unity 

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify the location for where you want to access the model
var ai = FirebaseAI.GetInstance(FirebaseAI.Backend.VertexAI(location: "LOCATION"));

// Create a `GenerativeModel` instance with a model that supports your use case
var model = ai.GetGenerativeModel(modelName: "MODEL_NAME");

// ...

Pamiętaj, że jeśli określisz lokalizację, w której model jest niedostępny, otrzymasz błąd 404 z informacją, że model was not found or your project does not have access to it.

Dostępne lokalizacje

Google Cloud korzysta z regionów. Google Cloud przechowuje dane klientów tylko w regionie określonym przez Ciebie dla wszystkich ogólnodostępnych funkcji generatywnej AI na platformie Vertex AI.

Generatywna AI w Vertex AI jest dostępna w tych regionach: Niektóre modele lub określone wersje mogą być niedostępne w niektórych lokalizacjach (szczegółowe informacje o dostępności w poszczególnych lokalizacjach znajdziesz w Google Clouddokumentacji).

Wszystkie modele Gemini (z wyjątkiem modeli Gemini Live) są też dostępne w lokalizacji global. W przypadku modeli Imagen lokalizacja global nie jest obsługiwana.

Stany Zjednoczone

  • Columbus, Ohio (us-east5)
  • Dallas, Teksas (us-south1)
  • Iowa (us-central1)
  • Las Vegas, Nevada (us-west4)
  • Moncks Corner, Karolina Południowa (us-east1)
  • Północna Wirginia (us-east4)
  • Oregon (us-west1)

Kanada

  • Montréal (northamerica-northeast1)

Ameryka Południowa

  • São Paulo, Brazylia (southamerica-east1)

Europa

  • Belgia (europe-west1)
  • Finlandia (europe-north1)
  • Frankfurt, Niemcy (europe-west3)
  • Londyn, Wielka Brytania (europe-west2)
  • Madryt, Hiszpania (europe-southwest1)
  • Mediolan, Włochy (europe-west8)
  • Holandia (europe-west4)
  • Paryż, Francja (europe-west9)
  • Warszawa, Polska (europe-central2)
  • Zurych, Szwajcaria (europe-west6)

Azja i Pacyfik

  • Powiat Zhanghua, Tajwan (asia-east1)
  • Hongkong, Chiny (asia-east2)
  • Bombaj, Indie (asia-south1)
  • Seul, Korea (asia-northeast3)
  • Singapur (asia-southeast1)
  • Sydney, Australia (australia-southeast1)
  • Tokio, Japonia (asia-northeast1)

Bliski Wschód

  • Dammam, Arabia Saudyjska (me-central2)
  • Doha, Katar (me-central1)
  • Tel Awiw, Izrael (me-west1)