Administra modelos con Vertex AI

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Administra modelos de BigQuery ML en el registro de modelos de Vertex AI

Vertex AI es un servicio de Google Cloud que te permite compilar, implementar y escalar modelos de AA. Con Vertex AI, puedes usar herramientas previamente entrenadas y personalizadas, todo dentro de una plataforma unificada. Cuando registras tus modelos de BigQuery ML con Vertex AI Model Registry, puedes administrarlos junto con tus otros modelos de AA para controlar sus versiones, evaluarlos e implementarlos para la predicción con facilidad.

Con esta integración, puedes elegir qué modelos de BigQuery ML registrar en Vertex AI Model Registry. Desde BigQuery ML, puedes registrar lo siguiente:

  • Modelos integrados de BigQuery ML
  • Modelos de TensorFlow de BigQuery ML
  • TensorFlow para modelos importados de TensorFlow
  • Modelos basados en BigQuery ML XGBoost

Una vez registrado, puedes implementar el modelo de BigQuery ML en un extremo de Vertex AI para la predicción en línea. Para obtener más información sobre la predicción de Vertex AI, consulta la documentación de Vertex AI Prediction.

Para obtener información sobre cómo administrar tus modelos de BigQuery ML desde el registro de modelos de Vertex AI, consulta Introducción a Vertex AI Model Registry.

Requisitos previos

Para agregar modelos de BigQuery ML al registro de modelos de AI de Vertex, deberás habilitar la API de Vertex AI en tu proyecto. Usa este comando de gCloud:


gcloud --project PROJECT_ID services enable  aiplatform.googleapis.com

Si usa una cuenta de servicio, use este comando para otorgarle permiso a Vertex AI Model Registry a su cuenta de servicio:


gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:YOUR_SERVICE_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

o, si no es propietario del proyecto, use este comando para otorgar permiso a Vertex AI Model Registry a su cuenta:


gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=user:YOUR_GCLOUD_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

Agregar un nuevo modelo de BigQuery ML al registro de modelos de Vertex AI

Para registrar un modelo de BigQuery ML en Vertex AI Model Registry, debes usar model_registry="vertex_ai". Una vez registrado, puedes realizar la implementación desde Vertex AI Model Registry directamente sin importar ni exportar de forma manual. Por ejemplo, puedes ejecutar el siguiente comando para integrar un modelo de BigQuery ML en Vertex AI Model Registry:

   CREATE OR REPLACE MODEL [PROJECT_ID].[DATASET_ID].[BQML_MODEL_ID]
   OPTIONS(model_registry="vertex_ai",
   [vertex_ai_model_id=<vertex_ai_model_id>,
   vertex_ai_model_version_aliases=[<version_aliases>])

Una vez que agregues el modelo de BigQuery ML al Vertex AI Model Registry, podrás verlo junto con los otros modelos. En la columna Fuente, puedes ver de dónde provienen tus modelos. Una forma rápida de encontrar tus modelos de BigQuery ML es filtrar por fuente.

Agregar un modelo de BigQuery ML existente al Vertex AI Model Registry

Los modelos de BigQuery ML no se agregan automáticamente al Vertex AI Model Registry. Para agregar modelos existentes de BigQuery ML a Vertex AI Model Registry, use el siguiente comando:

   BQ UPDATE --model -vertex_ai_model_id=<vertex modelid> bqmlmodel

Borra modelos de BigQuery ML de Vertex AI Model Registry

Para borrar un modelo de BigQuery ML de Vertex AI Model Registry, solo necesitas borrarlo de BigQuery ML. Una vez que lo borras de BigQuery ML, se sincroniza y se quita de Vertex AI Model Registry.

   DROP MODEL [PROJECT_ID].[DATASET_ID].[BQML_MODEL_ID]

Consideraciones

¿Qué sucede cuando registro un modelo multirregional de BigQuery ML en Vertex AI Model Registry?

En este momento, si decides agregar un modelo multirregional de BigQuery ML a Vertex AI Model Registry, se convertirá en un modelo regional. Un modelo multirregional de US de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI (us-central1) y un modelo multirregional de EU de BigQuery ML se sincroniza con Vertex AI (europe-west4). En el futuro, Vertex AI Model Registry será compatible con los modelos multirregionales. Para obtener información sobre las ubicaciones compatibles, consulta la página Ubicaciones.

¿Puedo usar las funciones XAI en Vertex AI Model Registry con modelos de BigQuery ML?

No. En este momento, Vertex AI Model Registry no admite XAI con modelos de BigQuery ML.

Notebook

Para practicar cómo integrar sus modelos de BigQuery ML en Vertex AI, use este notebook: Implemente un modelo de BigQuery ML en Vertex AI y realice predicciones.

En este notebook, se describe cómo entrenar un modelo con BigQuery ML, subirlo a Vertex AI y, luego, realizar predicciones por lotes. En este instructivo, se usan los siguientes servicios y recursos de AA de Google Cloud:

  • Registro de modelos de Vertex AI
  • Recursos del modelo de Vertex AI
  • Recursos de Vertex AI Endpoint
  • Vertex AI Prediction
  • BigQuery ML