Obtener predicciones por lotes con Cloud Storage como origen y BigQuery como destino

Crea un trabajo de predicción por lotes con un archivo de Cloud Storage como entrada y BigQuery como destino.

Muestra de código

Node.js

Para autenticarte en AutoML Tables, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.


/**
 * Demonstrates using the AutoML client to request prediction from
 * automl tables using GCS
 * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
 */
// const projectId = '[PROJECT_ID]' e.g., "my-gcloud-project";
// const computeRegion = '[REGION_NAME]' e.g., "us-central1";
// const modelId = '[MODEL_ID]' e.g., "TBL4704590352927948800";
// const inputUri = '[GCS_PATH]' e.g., "gs://<bucket-name>/<csv file>",
// `The Google Cloud Storage URI containing the inputs`;
// const outputUri = '[BIGQUERY_PATH]' e.g., "bq://<project_id>",
// `The destination Big Query URI for storing outputs`;

const automl = require('@google-cloud/automl');

// Create client for prediction service.
const automlClient = new automl.v1beta1.PredictionServiceClient();

// Get the full path of the model.
const modelFullId = automlClient.modelPath(projectId, computeRegion, modelId);

async function batchPredict() {
  const inputConfig = {
    gcsSource: {
      inputUris: [inputUri],
    },
  };

  // Get the Big Query output URIs.
  const outputConfig = {
    bigqueryDestination: {
      outputUri: outputUri,
    },
  };

  const [, operation] = await automlClient.batchPredict({
    name: modelFullId,
    inputConfig: inputConfig,
    outputConfig: outputConfig,
  });

  // Get the latest state of long-running operation.
  console.log(`Operation name: ${operation.name}`);
}

batchPredict();

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