使用模型端点管理服务调用预测

本页介绍了如何使用在“模型端点管理”中注册的模型端点调用预测。

准备工作

确保您已在“模型端点管理”中注册模型端点。如需了解详情，请参阅使用模型端点管理服务注册模型端点

调用通用模型的预测

使用 google_ml.predict_row() SQL 函数调用已注册的通用模型端点以调用预测。

SELECT
  google_ml.predict_row(
    model_id => 'MODEL_ID',
    request_body => 'REQUEST_BODY');

替换以下内容：

  • MODEL_ID：您在注册模型端点时定义的模型 ID。
  • REQUEST_BODY：预测函数的参数，采用 JSON 格式。

示例

本部分包含一些使用已注册的模型端点调用预测的示例。

如需为已注册的 gemini-1.5-pro:streamGenerateContent 模型端点生成预测，请运行以下语句：

  SELECT
  json_array_elements( google_ml.predict_row( model_id => 'gemini-1.5-pro:streamGenerateContent',
      request_body => '{ "contents": [ { "role": "user", "parts": [ { "text": "For TPCH database schema as mentioned here https://www.tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/pdf/TPC-H_v3.0.1.pdf , generate a SQL query to find all supplier names which are located in the India nation." } ] } ] }'))-> 'candidates' -> 0 -> 'content' -> 'parts' -> 0 -> 'text';

如需为 Hugging Face 上已注册的 facebook/bart-large-mnli 模型端点生成预测，请运行以下语句：

  SELECT
  google_ml.predict_row(
    model_id => 'facebook/bart-large-mnli',
    request_body =>
      '{
       "inputs": "Hi, I recently bought a device from your company but it is not working as advertised and I would like to get reimbursed!",
    "parameters": {"candidate_labels": ["refund", "legal", "faq"]}
    }'
  );

如需为已注册的 Anthropic claude-3-opus-20240229 模型端点生成预测，请运行以下语句：

  SELECT
  google_ml.predict_row('anthropic-opus', '{
    "model": "claude-3-opus-20240229",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
        {"role": "user", "content": "Hello, world"}
    ]
  }');

后续步骤