Especifica la ubicación para acceder al modelo

Los modelos de IA generativa de Google están disponibles en regiones específicas.

Cuando inicializas el servicio de backend Vertex AI Gemini API en tu código, puedes especificar la ubicación del modelo al que accedes en tus solicitudes. Consulta la lista de ubicaciones disponibles más adelante en esta página.

Para acceder a casi todos los Gemini modelos, la Vertex AI Gemini API admite una ubicación global, lo que significa que tu solicitud se controlará con un modelo disponible en cualquier lugar del grupo global. Si estableces la ubicación en global para tus solicitudes, puedes evitar alcanzar los límites de capacidad del modelo y reducir los errores de "servicio sobrecargado" (503).

Según el modelo, es posible que debas configurar esta ubicación:

• Gemini vista previa de modelos: Es obligatorio establecer la ubicación en global (excepto para los modelos de vista previa de Live API).

• Gemini 3.x modelos: Es obligatorio establecer la ubicación en global cuando se usa Firebase AI Logic.

• Gemini 2.5 modelos: Establecer la ubicación es opcional. Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es us-central1.

• Gemini Live API modelos: Establecer la ubicación es opcional. Si no especificas una ubicación, el valor predeterminado es us-central1. Ten en cuenta que la ubicación global no es compatible.

Estos son algunos datos clave y prácticas recomendadas sobre las ubicaciones:

• Los límites de capacidad son por modelo, por región y por minuto.

• Para evitar alcanzar los límites de capacidad de forma inesperada, considera establecer la ubicación en global (si tu modelo admite la ubicación global).

• Si establecer la ubicación en global no es aplicable o compatible con tu caso de uso, considera distribuir de forma explícita dónde accedes a los modelos. Por ejemplo, puedes establecer la ubicación según la ubicación de tu usuario final con Firebase Remote Config.

Muestras de código

Ten en cuenta que estas muestras muestran el acceso a un modelo Gemini, pero también puedes especificar una ubicación cuando accedes a un modelo Imagen.

Reemplaza LOCATION por el código de ubicación (por ejemplo, global o europe-west4) de la lista de ubicaciones disponibles más adelante en esta página.

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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")

// ...

// ...

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

// ...

// ...

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

GenerativeModelFutures model = GenerativeModelFutures.from(ai);

// ...

// ...

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

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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' });

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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');

// ...

// ...

// Initialize the Vertex AI Gemini API backend service
// Specify a supported 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");

// ...

Ten en cuenta que, si especificas una ubicación en la que el modelo no está disponible, recibirás un error 404 que indica que el modelo was not found or your project does not have access to it.

Ubicaciones disponibles

Google Cloud usa regiones. Google Cloud solo almacena datos del cliente en la región que especificas para todas las funciones disponibles de forma general de IA generativa en Vertex AI.

La IA generativa en Vertex AI está disponible en las siguientes regiones. Es posible que algunos modelos o versiones específicas no estén disponibles en todas las ubicaciones (para obtener información detallada sobre la disponibilidad de ubicaciones, consulta la Google Cloud documentación).

Ten en cuenta lo siguiente:

• Para todos los modelos de Gemini vista previa (excepto los modelos de Live API), la única ubicación compatible es global.

• Cuando se usa Firebase AI Logic para acceder a los modelos Gemini 3.x, la única ubicación compatible es global.

• Para todos los modelos Live API y todos los modelos Imagen, la global ubicación no es compatible.