Descripción general
En esta página, se muestra cómo obtener información o metadatos sobre los modelos de BigQuery ML. Para obtener metadatos de modelos, haz lo siguiente:
- Usa la consola de Google Cloud
- Usar el comando
bq show
de la CLI - Llamar directamente al método
models.get
de la API o usar las bibliotecas cliente
Permisos necesarios
Para obtener los metadatos del modelo, debes tener asignada la función READER
en el conjunto de datos o una función de IAM a nivel de proyecto que incluya permisos bigquery.models.getMetadata
. Si se te otorgan permisos bigquery.models.getMetadata
a nivel de proyecto, puedes obtener metadatos en modelos de cualquier conjunto de datos del proyecto. Las siguientes funciones predefinidas de IAM a nivel de proyecto incluyen los permisos bigquery.models.getMetadata
:
bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.metadataViewer
bigquery.admin
Para obtener más información sobre las funciones de IAM y los permisos en BigQuery ML, consulta Control de acceso. Si deseas obtener más información sobre las funciones a nivel del conjunto de datos, consulta Funciones básicas para conjuntos de datos en la documentación de BigQuery.
Obtén metadatos del modelo
Para obtener metadatos sobre los modelos:
Consola
En el panel de navegación, en la sección Recursos, expande tu proyecto y selecciona un conjunto de datos.
Haz clic en el nombre del modelo.
Debajo de la casilla del editor de consultas, haz clic en Details (Detalles). En esta página, se muestran los metadatos del modelo, incluidas las opciones de entrenamiento, las etiquetas, los detalles y la descripción.
bq
Ejecuta el comando bq show
con la marca --model
o -m
para mostrar los metadatos del modelo. Se puede usar la marca --format
para controlar el resultado.
Para ver solo las columnas de atributos de tu modelo, usa la marca --schema
con la marca --model
. Cuando usas la marca --schema
, --format
debe configurarse como json
o prettyjson
.
Si obtienes información sobre un modelo de un proyecto que no es tu proyecto predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET]
.
bq show --model --format=prettyjson [PROJECT_ID]:[DATASET].[MODEL]
Aquí:
[PROJECT_ID]
es el ID del proyecto.[DATASET]
es el nombre del conjunto de datos.[MODEL]
es el nombre del modelo.
El resultado del comando se verá de la siguiente manera cuando se usa la marca --format=pretty
. Para ver todos los detalles, usa el formato --format=prettyjson
. El resultado de muestra presenta metadatos para un modelo de regresión logística.
+--------------+---------------------+---------------------+---------------------------+--------+-----------------+-----------------+ | Id | Model Type | Feature Columns | Label Columns | Labels | Creation Time | Expiration Time | +--------------+---------------------+---------------------+---------------------------+--------+-----------------+-----------------+ | sample_model | LOGISTIC_REGRESSION | |- column1: string | |- label_column: int64 | | 03 May 23:14:42 | | | | | |- column2: bool | | | | | | | | |- column3: string | | | | | | | | |- column4: int64 | | | | | +--------------+---------------------+---------------------+---------------------------+--------+-----------------+-----------------+
Ejemplos:
Ingresa el siguiente comando para mostrar toda la información sobre mymodel
en mydataset
. mydataset
está en tu proyecto predeterminado.
bq show --model --format=prettyjson mydataset.mymodel
Ingresa el siguiente comando para mostrar toda la información sobre mymodel
en mydataset
. mydataset
está en myotherproject
, no en tu proyecto predeterminado.
bq show --model --format=prettyjson myotherproject:mydataset.mymodel
Ingresa el siguiente comando para mostrar solo las columnas de atributos de mymodel
en mydataset
. mydataset
está en myotherproject
, no en tu proyecto predeterminado.
bq show --model --schema --format=prettyjson \
myotherproject:mydataset.mymodel
API
Para obtener metadatos del modelo con la API, llama al método models.get
y proporciona projectId
, datasetId
y modelId
.
Comienza a usarlo
Java
Node.js
Python
¿Qué sigue?
- Para obtener una descripción general de BigQuery ML, consulta Introducción a BigQuery ML.
- Para comenzar a usar BigQuery ML, consulta Comienza a usar BigQuery ML con la consola de Google Cloud.
- Para obtener más información sobre cómo trabajar con modelos, consulta: