Gestione dei modelli BigQuery ML in Vertex AI
Puoi registrare i modelli BigQuery ML in Model Registry per poterli gestire insieme agli altri tuoi modelli ML senza doverli esportare. Quando integri i tuoi modelli con Model Registry, puoi eseguire le versioni, valutare ed eseguire il deployment dei modelli per la previsione online utilizzando un'unica interfaccia e senza bisogno di un container di distribuzione. Se non hai familiarità con Vertex AI e vuoi saperne di più su come si integra con BigQuery ML, consulta Vertex AI per gli utenti di BigQuery.
Per ulteriori informazioni sulle previsioni di Vertex AI, consulta Panoramica su come ottenere previsioni su Vertex AI.
- Aggiungere un modello BigQuery ML al registro dei modelli
- Aggiornare un modello BigQuery ML nel registro dei modelli
- Visualizzare le valutazioni di BigQuery ML da Model Registry
- Rimuovere un modello BigQuery ML da Model Registry
Per scoprire come gestire i modelli BigQuery ML da Vertex AI Model Registry, consulta Introduzione a Vertex AI Model Registry.
Prerequisiti
Per aggiungere modelli BigQuery ML a Vertex AI
Model Registry, devi abilitare l'API Vertex AI nel tuo progetto.
Utilizza questo comando gcloud:
gcloud --project PROJECT_ID services enable aiplatform.googleapis.com
Le credenziali necessarie per l'esecuzione di questo job devono avere le autorizzazioni di Vertex AI. Per maggiori dettagli, consulta Controllo dell'accesso con IAM.
Utilizza questo comando per concedere l'autorizzazione Model Registry al tuo account di servizio:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:YOUR_SERVICE_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None
Se non sei il proprietario del progetto, utilizza questo comando per concedere al tuo account l'autorizzazione Model Registry:
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=user:YOUR_GCLOUD_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None
Considerazioni
Cosa succede quando registro un modello BigQuery ML per più regioni in Model Registry?
Al momento, se decidi di aggiungere al registro dei modelli un modello BigQuery ML per più regioni, il modello viene trasformato in un modello regionale in Vertex AI. Un modello multiregionale degli Stati Uniti di BigQuery ML viene sincronizzato con Vertex AI (us-central1) e un modello UE multiregionale di BigQuery ML viene sincronizzato con Vertex AI (europe-west4). Non sono previste modifiche per i modelli a regione singola.
Per informazioni su come aggiornare le località del modello, consulta Località nella documentazione delle risorse di Vertex AI.
Posso utilizzare le funzionalità XAI in Model Registry con i modelli BigQuery ML?
Al momento puoi utilizzare solo BigQuery ML Explainable AI, le funzionalità XAI non sono supportate per Model Registry. Per saperne di più, consulta Panoramica di BigQuery ML Explainable AI.
Blocco note
Per iniziare a usare Model Registry e BigQuery ML, usa uno dei blocchi note disponibili:
Che cosa vuoi fare? | Risorsa |
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Addestra un modello utilizzando BigQuery ML, registra il modello in Model Registry ed eseguine il deployment su un endpoint per una previsione in tempo reale. | Previsione online con BigQuery ML |
Per saperne di più su Model Registry, consulta Introduzione a Model Registry.