Speicherort für den Zugriff auf das Modell angeben

Die generativen KI-Modelle von Google sind in bestimmten Regionen verfügbar. Jede Ihrer Anfragen, in denen Vertex AI Gemini API verwendet wird, muss den Speicherort für den Zugriff auf das Modell enthalten. Firebase AI Logic wird für alle Anfragen automatisch auf us-central1 gesetzt.

Bei fast allen Gemini-Modellen unterstützt die Vertex AI Gemini API einen global-Standort. Das bedeutet, dass Ihre Anfrage von einem verfügbaren Modell an einem beliebigen Ort im globalen Pool verarbeitet wird. Wenn Sie den Standort global für Ihre Anfragen verwenden, können Sie vermeiden, dass die Kapazitätsgrenzen für das Modell erreicht werden, und die Anzahl der Fehler vom Typ „Dienst überlastet“ (503) verringern. Je nach Modell ist die Verwendung des global-Standorts möglicherweise erforderlich.

Wann muss ein Standort explizit festgelegt werden?

Da Firebase AI Logic für alle Anfragen automatisch auf us-central1 festgelegt wird, müssen Sie den Standort beim Initialisieren des Vertex AI Gemini API-Backend-Dienstes in Ihrem Code explizit angeben, wenn Sie einen anderen Standort benötigen oder verwenden möchten.

Je nach Modell ist es möglicherweise erforderlich, einen Standort explizit festzulegen. Wenn in Ihrer Anfrage versucht wird, auf ein Modell an einem Standort zuzugreifen, an dem es nicht verfügbar ist, erhalten Sie einen 404-Fehler mit der Meldung, dass das Modell was not found or your project does not have access to it.

• Gemini-Vorschaumodelle: Die explizite Festlegung des Standorts auf global ist erforderlich (außer für Live API-Vorschau-Modelle).

• Gemini 3.x-Modelle: Wenn Sie Firebase AI Logic verwenden, müssen Sie den Standort explizit auf global festlegen. Firebase AI Logic unterstützt die Standorte us und eu noch nicht.

• Gemini 2.5-Modelle: Das explizite Festlegen des Standorts ist optional, wird aber empfohlen. Wenn Sie keinen Standort angeben, ist der Standardwert us-central1.

• Gemini Live API-Modelle: Das explizite Festlegen des Standorts ist optional, wird aber empfohlen. Wenn Sie keinen Standort angeben, ist der Standardwert us-central1. Der Speicherort global wird nicht unterstützt.

Eine Liste aller verfügbaren Standorte finden Sie weiter unten auf dieser Seite.

Allgemeine Fakten und Best Practices

Hier sind einige wichtige Fakten und Best Practices zu Standorten:

• Kapazitätslimits gelten pro Modell, pro Region und pro Minute.

• Um unerwartete Kapazitätsüberschreitungen zu vermeiden, sollten Sie den Standort auf global festlegen, sofern Ihr Modell den Standort global unterstützt.

• Verwenden Sie Firebase Remote Config, um den Ort zu steuern, an dem Sie auf das Modell zugreifen. So können Sie den Standort ändern, ohne eine neue Version Ihrer App zu veröffentlichen.

• Wenn die Einstellung des Standorts auf global für Ihren Anwendungsfall nicht zutrifft oder nicht unterstützt wird, sollten Sie explizit angeben, wo Sie auf Modelle zugreifen. Sie können den Standort beispielsweise anhand des Standorts des Endnutzers festlegen, indem Sie Firebase Remote Config verwenden.

Codebeispiele

Firebase AI Logic wird für alle Anfragen automatisch auf us-central1 gesetzt. Wenn Sie einen anderen Standort verwenden möchten, müssen Sie den Standort beim Initialisieren des Vertex AI Gemini API-Backend-Dienstes in Ihrem Code explizit angeben.

In diesen Beispielen wird auf ein Gemini-Modell zugegriffen. Sie können aber auch einen Standort angeben, wenn Sie auf ein Imagen-Modell zugreifen.

Ersetzen Sie LOCATION durch den Standortcode (z. B. global oder europe-west4) aus der Liste der verfügbaren Standorte weiter unten auf dieser Seite.

// ...

// 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");

// ...

Wenn Sie einen Standort angeben, an dem das Modell nicht verfügbar ist, erhalten Sie einen 404-Fehler mit der Meldung, dass das Modell was not found or your project does not have access to it.

Verfügbare Standorte

Google Cloud verwendet Regionen. Google Cloud speichert Kundendaten nur in der Region, die Sie für alle allgemein verfügbaren Funktionen von generativer KI in Vertex AI angeben.

Generative AI in Vertex AI ist in den folgenden Regionen verfügbar. Einige Modelle und/oder bestimmte Versionen sind möglicherweise nicht an allen Standorten verfügbar. Weitere Informationen zur Verfügbarkeit an bestimmten Standorten finden Sie in der Google Cloud-Dokumentation.

Wichtige Hinweise:

• Firebase AI Logic ist standardmäßig auf us-central1 festgelegt.

• Für alle Gemini-Vorschaumodelle (außer Live API-Modelle) ist der einzige unterstützte Standort global.

• Wenn Sie mit Firebase AI Logic auf Gemini 3.x-Modelle zugreifen, ist der einzige unterstützte Standort global. Firebase AI Logic unterstützt die Standorte us und eu noch nicht.

• Für alle Live API-Modelle und alle Imagen-Modelle wird der global-Standort nicht unterstützt.