Administre modelos de BigQuery ML en Vertex AI

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Puedes registrar modelos de BigQuery ML con el registro de modelos de Vertex AI para administrarlos junto con tus otros modelos de AA sin necesidad de exportarlos. Cuando integras tus modelos en Vertex AI Model Registry, puedes crear versiones de los modelos, implementarlos y evaluarlos para la predicción en línea mediante una sola interfaz y sin necesitar un contenedor de entrega. Si no estás familiarizado con Vertex AI y quieres obtener más información sobre cómo se integra en BigQuery ML, consulta Vertex AI para usuarios de BigQuery.

Para obtener más información sobre la predicción de Vertex AI, consulta Descripción general sobre cómo obtener predicciones en Vertex AI.

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

Las credenciales necesarias para ejecutar este trabajo deben tener permisos de Vertex AI. Para obtener más detalles, consulta Control de acceso con IAM.

Usa este comando para otorgar permiso al Registro de modelos de Vertex AI a tu cuenta de servicio:

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

Si no es propietario de su proyecto, use este comando para otorgarle 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

Consideraciones

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

En este momento, si decides agregar un modelo de BigQuery ML multirregional a Vertex AI Model Registry, lo convierte en un modelo regional en Vertex AI. Un modelo multirregional de BigQuery ML en EE.UU. se sincroniza con Vertex AI (us-central1), mientras que un modelo multirregional de BigQuery ML en la UE se sincroniza con Vertex AI (europe-west4). Para los modelos de una sola región, no hay cambios.

Para obtener información sobre cómo actualizar las ubicaciones de los modelos, consulta Ubicaciones en la documentación de recursos de Vertex AI.

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

En este momento, solo puedes usar Explainable AI de BigQuery ML, y las funciones de XAI no son compatibles con Vertex AI Model Registry. Si deseas obtener más información, consulta Descripción general de Explainable AI de BigQuery.

Notebook

Para comenzar a usar el registro de modelos de Vertex AI y BigQuery ML, usa uno de los notebooks disponibles:

¿Qué desea hacer? Recurso
Entrenar un modelo con BigQuery ML, registrarlo en Vertex AI Model Registry y, luego, implementarlo en un extremo para la predicción en tiempo real Predicción en línea con BigQuery ML en BigQuery ML
Entrena un modelo con BigQuery ML y súbelo a Vertex AI Model Registry y, luego, realiza predicciones por lotes. Implementa el modelo de BigQuery ML en Vertex AI Model Registry y haz predicciones.

Para obtener más información sobre el registro de modelos de Vertex AI, consulta Introducción al registro de modelos de Vertex AI.