IBM Cloud 의 서비스 및 기능에 대한 지역별 가용성
IBM watsonx 는 IBM Cloud 다중 구역 지역 네트워크에 배치됩니다. 서비스 및 기능의 가용성은 지역 데이터 센터마다 다를 수 있습니다.
서비스 카탈로그에서 모든 서비스의 지역별 가용성을 확인하세요.
watsonx 서비스의 지역별 가용성
IBM watsonx 는 다음 지역 데이터 센터에서 사용할 수 있습니다:
- 댈러스 (us-south), 텍사스 미국
- 프랑크푸르트 (eu-de), 독일
- 런던 (eu-gb), 영국
- 도쿄 (jp-tok), 일본
- 시드니(au-syd), 호주
- 토론토(캐나다)
watsonx.ai Studio, watsonx.ai Runtime, watsonx.governance 서비스는 모든 지역 데이터 센터에서 액세스할 수 있습니다.
Cloud Object Storage 서비스의 지역 가용성
Cloud Object Storage 서비스의 지역은 글로벌입니다. 작업공간의 Cloud Object Storage 버킷은 지역 버킷입니다. 자세한 내용은 ' IBM Cloud 문서: Cloud Object Storage 엔드포인트 및 저장 위치 을 참조하세요.
watsonx 의 지역별 기능 제공 여부
watsonx.ai Studio, watsonx.ai 런타임 및 watsonx.governance 서비스의 일부 기능 및 도구는 일부 지역에서 사용할 수 없습니다.
다음 표에는 일부 지역에서 사용할 수 없는 기능의 지역별 사용 가능 여부가 나와 있습니다. 모든 지역에서 사용할 수 있는 기능은 나열되어 있지 않습니다.
기능 | 플랫폼/서비스 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Tuning Studio | watsonx.ai Studio | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
IBM Orchestration 파이프라인 | watsonx.ai Studio | ✓ | ✓ | ✓ | |||
RStudio | watsonx.ai Studio | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
Data Refinery 의 사용자 입력 필드에 멀티바이트 문자를 사용하십시오. | watsonx.ai Studio | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
사용자 정의 파운데이션 모델 | watsonx.ai Runtime | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
수요에 따른 기초 모델 배치 | watsonx.ai Runtime | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
텍스트 추출 API를 사용하여 generic_with_semantic 모드에서 키-값 쌍 데이터 추출하기 |
watsonx.ai Runtime | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
평가 스튜디오 | watsonx.governance | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
조정된 모델 평가 | watsonx.governance | ✓ | ✓ | ✓ | |||
지역당 한 번만 | watsonx.governance | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
거버넌스 콘솔과의 통합 | watsonx.governance | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
watsonx.ai 채팅 API로 오디오 입력 | watsonx.ai Runtime | ✓ |
정보 보안 및 개인정보 보호 표준의 지역별 준수
사용하는 데이터 센터에 따라 서비스마다 서로 다른 정보 보안 및 개인정보 보호 표준을 준수할 수 있습니다. 자세한 내용은 지역별 정보 보안 및 개인정보 보호 표준 준수 표를 참조하세요.
규정 준수 프로그램 | 서비스 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|---|
ISO/IEC 27001 | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27001 | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27001 | watsonx.ai | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27017 | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27017 | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27017 | watsonx.ai | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27018 | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27018 | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
ISO/IEC 27018 | watsonx.ai | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
HIPAA | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | |||||
HIPAA | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | |||||
SOC1 Type2 | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
SOC1 Type2 | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
SOC1 Type2 | watsonx.ai | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
SOC2 Type2 | watsonx.ai Studio(이전 명칭: Watson Studio ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
SOC2 Type2 | watsonx.ai 런타임(이전 명칭: Watson Machine Learning ) | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
SOC2 Type2 | watsonx.ai | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
기초 모델의 지역별 이용 가능 여부
기초 모델의 지역별 가용성은 모델이 watsonx.ai 에 배포되는 방식, 모델 유형, 기초 모델로 수행하는 작업에 따라 다릅니다.
사용 사례에 따라 다음을 참조하십시오
즉시 사용 가능한 제공된 기초 모델의 지역별 가용성
다음 표는 IBM 에서 제공하는 기초 모델을 추론할 수 있는 IBM Cloud 데이터 센터를 보여줍니다. 선택 표시는 모델이 지역에서 호스팅됨을 표시합니다.
모델 이름 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|
allam-1-13b-instruct | ✓ | |||||
elyza-japanese-llama-2-7b-instruct | ✓ | |||||
flan-t5-xl-3b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
flan-t5-xxl-11b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
flan-ul2-20b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-3-3-8b-instruct | ✓ | ✓ | ||||
granite-13b-instruct-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
granite-8b-japanese | ✓ | |||||
granite-3-2-8b-instruct | ✓ | |||||
granite-3-2b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
granite-3-8b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
granite-guardian-3-2b | ✓ | ✓ | ||||
granite-guardian-3-8b | ✓ | ✓ | ||||
granite-3b-code-instruct | ✓ | |||||
granite-8b-code-instruct | ✓ | ✓ | ||||
granite-20b-code-instruct | ✓ | ✓ | ||||
granite-34b-code-instruct | ✓ | ✓ | ||||
granite-vision-3-2-2b | ✓ | |||||
jais-13b-chat | ✓ | |||||
llama-4-maverick-17b-128e-instruct-fp8 | ✓ | ✓ | ✓ | |||
llama-4-scout-17b-16e-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | |||
llama-3-3-70b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
llama-3-2-1b-instruct | ✓ | |||||
llama-3-2-3b-instruct | ✓ | |||||
llama-3-2-11b-vision-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
llama-3-2-90b-vision-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | |||
llama-guard-3-11b-vision | ✓ | ✓ | ||||
llama-3-405b-instruct | ✓ | |||||
llama-2-13b-chat | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mistral-large | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
mistral-medium-2505 | ✓ | |||||
mistral-small-3-1-24b-instruct-2503 | ✓ | ✓ | ✓ | |||
mistral-small-24b-instruct-2501 | ✓ | |||||
mixtral-8x7b-instruct-v01 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
pixtral-12b | ✓ | ✓ |
온디맨드 기반 모델의 지역별 가용성
다음 표는 조직의 전용 사용을 위해 필요에 따라 기초 모델을 배포할 수 있는 IBM Cloud 의 데이터 센터를 보여줍니다. 선택 표시는 모델이 지역에서 호스팅됨을 표시합니다.
모델 이름 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|
granite-3-1-8b-base | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-3-3-8b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-3-3-2b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-3-8b-base | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-7b-lab | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-8b-japanese | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-20b-multilingual | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-13b-chat-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-13b-instruct-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-3b-code-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-8b-code-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-20b-code-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-34b-code-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-20b-code-base-schema-linking | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-20b-code-base-sql-gen | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
allam-1-13b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
codellama-34b-instruct-hf | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
deepseek-r1-distill-llama-8b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
deepseek-r1-distill-llama-70b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
eurollm-1-7b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
eurollm-9b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
flan-t5-xl-3b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
flan-t5-xxl-11b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
flan-ul2-20b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-2-13b-chat | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-2-70b-chat | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-8b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-70b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-1-8b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-1-8b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-1-70b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-1-70b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-2-11b-vision-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-3-70b-instruct | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
llama-3-3-70b-instruct-hf | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mistral-large-instruct-2407 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mistral-large-instruct-2411 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mistral-nemo-instruct-2407 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mixtral-8x7b-base | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mixtral-8x7b-instruct-v01 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
mt0-xxl-13b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
poro-34b-chat | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
기초 모델 튜닝의 지역별 가용성
다음 표는 기초 모델 튜닝이 지원되는 IBM Cloud 데이터 센터와 세부 튜닝이 가능한 모델을 보여줍니다. 체크표시는 해당 지역의 기초 모델을 조정하는 데 Tuning Studio 를 사용할 수 있음을 나타냅니다.
모델 이름 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|
flan-t5-xl-3b | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
granite-13b-instruct-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
인코더 전용 모델의 지역별 가용성
다음 표는 임베딩 모델과 리랭커 모델을 사용할 수 있는 IBM Cloud 데이터 센터를 보여줍니다. 확인 표시는 해당 지역에서 모델을 사용할 수 있음을 나타냅니다.
모델 | 댈러스 | 프랑크푸르트 | 런던 | 시드니 | 도쿄 | 토론토 |
---|---|---|---|---|---|---|
all-minilm-l6-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
all-minilm-l12-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
granite-embedding-107m-multilingual | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
granite-embedding-278m-multilingual | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | |
ms-marco-minilm-l-12-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
multilingual-e5-large | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
slate.125m.english.rtrvr-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
slate.125m.english.rtrvr | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ||
slate.30m.english.rtrvr-v2 | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
slate.30m.english.rtrvr | ✓ | ✓ | ✓ | ✓ |
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