Enregistrer des modèles BigQuery ML dans Vertex AI

Présentation

Lorsque vous créez un modèle BigQuery ML, vous pouvez utiliser l'option d'entraînement facultative model_registry dans la syntaxe CREATE MODEL pour enregistrer le modèle dans Vertex AI Model Registry. La syntaxe CREATE MODEL contient également des options permettant d'ajouter l'ID de modèle et l'alias de version, qui peuvent être utilisées pour un déploiement simplifié, une gestion des modèles et pour activer Vertex Explainable AI dans Vertex AI.

Une fois l'entraînement de votre modèle BigQuery ML terminé côté BigQuery ML, il s'affiche automatiquement dans Vertex AI Model Registry avec vos autres modèles. La colonne Source vous permet de voir la source de vos modèles. Pour trouver rapidement vos modèles BigQuery ML, vous pouvez filtrer par source.

Une fois votre modèle BigQuery ML enregistré, vous pouvez utiliser les fonctionnalités de Vertex AI Model Registry avec ce modèle. Vous pouvez effectuer un déploiement sur un point de terminaison, comparer des versions de modèle, effectuer des prédictions, surveiller vos modèles et afficher les évaluations de modèle à partir de l'onglet "Evaluations". En outre, si vous souhaitez examiner plus en détail les caractéristiques qui contribuent à vos prédictions, vous pouvez utiliser Vertex Explainable AI pour obtenir des explications basées sur les caractéristiques de votre modèle.

Notez que les modèles BigQuery ML ne sont pas automatiquement enregistrés dans Model Registry. Tous les modèles créés à l'aide de BigQuery ML continuent de s'afficher dans l'interface utilisateur de BigQuery ML, quel que soit l'enregistrement de Vertex AI Model Registry.

Ajouter un ID de modèle Vertex AI

Pour faciliter la gestion des modèles, vous pouvez spécifier un ID de modèle Vertex AI associé à votre modèle BigQuery ML. Cet ID est visible depuis Model Registry.

L'ID de modèle Vertex AI n'accepte pas les lettres majuscules. Si l'ID du modèle Vertex AI n'est pas spécifié, l'ID du modèle BigQuery ML est utilisé. Dans ce cas, assurez-vous que l'ID du modèle BigQuery ML est également en minuscules. Pour obtenir la liste complète des exigences liées aux ID de modèle, consultez les spécifications dans la documentation de référence sur l'importation.

Ajouter un alias de modèle Vertex AI

Les alias de modèle sont utiles pour récupérer ou déployer une version de modèle particulière par référence sans avoir à connaître l'ID de la version spécifique. De cette manière, ils fonctionnent comme les tags Docker ou les références de branche dans Git.

Pour en savoir plus sur le fonctionnement des alias de Model Registry, consultez la page Utiliser des alias de version de modèle.

Enregistrer un modèle BigQuery ML

Pour enregistrer un nouveau modèle BigQuery ML auprès de Model Registry, vous devez exécuter la syntaxe CREATE MODEL. Pour en savoir plus, consultez la section Instruction CREATE MODEL dans la documentation de référence. Lorsque vous créez un modèle à l'aide de la syntaxe CREATE MODEL, la ligne model_registry="vertex_ai" de la commande SQL est requise pour enregistrer votre modèle BigQuery ML.

Pour enregistrer un modèle BigQuery ML existant auprès de Model Registry, consultez la page Enregistrer des modèles entraînés existants.

Syntaxe de CREATE MODEL

{CREATE MODEL| CREATE MODEL IF NOT EXISTS| CREATE OR REPLACE MODEL}
model_name
[TRANSFORM (select_list)]
[OPTIONS
(MODEL_REGISTRY = {'VERTEX_AI' }
   [,VERTEX_AI_MODEL_ID = string_value ]
   [,VERTEX_AI_MODEL_VERSION_ALIASES = string_array ]
   , ...)

Gérer les versions d'un modèle avec un modèle BigQuery ML

Si vous souhaitez créer une version d'un modèle BigQuery ML existant et la comparer à d'autres dans Vertex AI Model Registry, vous devez utiliser un ID de modèle BigQuery ML différent lors de la création du modèle, puis l'enregistrer sur l'ID du modèle Model Registry d'origine.

Si vous créez un modèle BigQuery ML avec une instruction CREATE OU REPLACE MODEL et que vous utilisez un ID BigQuery ML existant, la version de modèle Model Registry existante est supprimée et remplacée par un nouvelle version.

Étapes suivantes