BigQuery ML モデルを Vertex AI に登録する

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概要

BigQuery ML モデルの作成時に、CREATE MODEL 構文でオプションの model_registry トレーニング オプションを使用して、モデルを Vertex AI モデル レジストリに登録できます。CREATE MODEL 構文には、モデル ID とバージョン エイリアスを追加するためのオプションもあります。これらのオプションを使用すると、デプロイやモデル管理を効率的に行うことができます。

BigQuery ML 側から BigQuery ML モデルのトレーニングを完了すると、Vertex AI Model Registry に他のモデルと一緒に自動的に表示されます。[ソース] 列で、モデルのソースを確認できます。BigQuery ML モデルをすばやく見つけるには、ソースでフィルタリングします。

BigQuery ML モデルが登録されると、モデルで Vertex AI Model Registry の機能を使用できます。[評価] タブでは、エンドポイントへのデプロイ、モデル バージョンの比較、予測、モデルのモニタリング、モデルの評価結果の表示を行うことができます。

BigQuery ML モデルは、Vertex AI Model Registry に自動的に登録されません。BigQuery ML を使用して作成されたモデルは、Vertex AI Model Registry への登録状況に関係なく、引き続き BigQuery ML ユーザー インターフェースに表示されます。

Vertex AI モデル ID を追加する

モデル管理を容易にするため、BigQuery ML モデルに関連付けられている Vertex AI モデル ID を指定できます。この ID は Vertex AI Model Registry に表示されます。同じ ID の別のバージョンの BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry にアップロードする場合、新しい ID が新しいモデル バージョンとして自動的に追加されます。

Vertex AI モデル ID に大文字は使用できません。Vertex AI モデル ID が指定されていない場合は、BigQuery ML モデル ID が使用されます。この場合、BigQuery ML モデル ID も小文字にしてください。モデル ID の要件の一覧については、アップロードのリファレンス ドキュメントにある仕様をご覧ください。

Vertex AI モデル エイリアスを追加する

モデル エイリアスを使用すると、モデル ID を確認することなく、特定のモデル バージョンを取得またはデプロイできます。この点で、Git の Docker タグやブランチ参照と同じように機能します。

Vertex AI Model Registry エイリアスの詳細については、モデル バージョン エイリアスの使用方法をご覧ください。

BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry に登録する

新しい BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry に登録するには、CREATE MODEL 構文を実行する必要があります。詳細については、リファレンス ドキュメントの CREATE MODEL ステートメントをご覧ください。CREATE MODEL 構文を使用して新しいモデルを作成する場合は、BigQuery ML モデルを登録するために SQL コマンドで model_registry="vertex_ai" 行が必要です。

既存の BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry に登録するには、既存のトレーニング済みモデルの登録をご覧ください。

CREATE MODEL の構文

{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 ]
   , ...)
   

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