Descripción general
En esta página, se muestra cómo crear una lista de los modelos de BigQuery ML en un conjunto de datos. Para crear una lista de los modelos de BigQuery ML, puedes hacer lo siguiente:
- Usa la consola de Google Cloud
- Usa el comando
bq ls
en la herramienta de línea de comandos debq
. - Llama directamente al método
models.list
de la API o usa las bibliotecas cliente.
Permisos necesarios
Para enumerar modelos en un conjunto de datos, se te debe asignar la función READER
en el conjunto de datos o una función de IAM a nivel de proyecto que incluya permisos bigquery.models.list
. Si se te otorgan permisos bigquery.models.list
a nivel de proyecto, puedes enumerar modelos en cualquier conjunto de datos del proyecto. Las siguientes funciones predefinidas de IAM a nivel de proyecto incluyen los permisos bigquery.models.list
:
bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.metadataViewer
bigquery.user
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.
Enumera modelos
Para enumerar los modelos en un conjunto de datos, haz lo siguiente:
Consola
En la consola de Google Cloud, ve a la página de BigQuery.
En el panel de navegación, en la sección Recursos, haz clic en el nombre de tu proyecto.
A medida que expandes cada uno de los conjuntos de datos en un proyecto, se enumeran los modelos junto con los otros recursos de BigQuery en los conjuntos de datos. Los modelos se indican con el ícono del modelo:
.
bq
Emite el comando bq ls
con la marca --models
o -m
. Se puede usar la marca --format
para controlar el resultado. Si enumeras modelos en un proyecto que no sea tu proyecto predeterminado, agrega el ID del proyecto al conjunto de datos en el siguiente formato: [PROJECT_ID]:[DATASET]
.
bq ls -m --format=pretty [PROJECT_ID]:[DATASET]
Aquí:
[PROJECT_ID]
es el ID del proyecto.[DATASET]
es el nombre del conjunto de datos.
El resultado del comando se verá de la siguiente manera cuando se usa la marca --format=pretty
. --format=pretty
produce un resultado de tabla formateada. La columna Model Type
muestra el tipo de modelo, por ejemplo, KMEANS
.
+-------------------------+------------+--------+-----------------+ | Id | Model Type | Labels | Creation Time | +-------------------------+------------+--------+-----------------+ | mymodel | KMEANS | | 03 May 03:02:27 | +-------------------------+------------+--------+-----------------+
Ejemplos:
Ingresa el siguiente comando para enumerar modelos en el conjunto de datos mydataset
en tu proyecto predeterminado.
bq ls --models --format=pretty mydataset
Ingresa el siguiente comando para enumerar los modelos en el conjunto de datos mydataset
en myotherproject
. Este comando usa el acceso directo -m
para enumerar modelos.
bq ls -m --format=pretty myotherproject:mydataset
API
Para enumerar modelos con la API, llama al método models.list
y proporciona projectId
y datasetId
.
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: