无需迁移us-west1数据，能否使用GCP Vertex AI AutoML图像服务？

以下是几种无需将us-west1区域的图像数据迁移至us-central1，即可使用Vertex AI相关图像训练能力的可行方案：

• 采用Vertex AI自定义训练
  放弃AutoML的自动训练流程，编写自定义训练脚本。自定义训练任务可指定在us-west1区域执行，直接读取该区域Cloud Storage中的图像数据。训练完成后，可将模型部署到任意支持Vertex AI的区域（包括us-central1）进行推理，全程无需迁移原始数据。

• 通过Vertex AI Dataflow构建动态数据流水线
  利用Dataflow创建数据处理流水线，在AutoML训练过程中动态从us-west1拉取图像数据并传递至us-central1的训练任务。此方式无需在us-central1长期存储完整原始图像，仅在训练阶段临时传输数据，训练结束后不会留存副本，契合你不愿迁移数据的需求。

• 切换至支持多区域的图像训练工具
  若业务场景允许，可考虑使用Vertex AI AutoML之外的GCP图像训练服务：比如Cloud Vision API的自定义模型训练功能，部分场景支持在非us-central1区域读取数据；或是基于Kubeflow on GCP搭建完全自定义的训练环境，可自由指定数据读取路径，不受AutoML的区域限制。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rajib Deb