Gérer les modèles avec Vertex AI

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Gérer les modèles BigQuery ML dans le registre de modèles Vertex AI

Vertex AI est un service Google Cloud qui vous permet de créer, de déployer et de faire évoluer des modèles de ML. Avec Vertex AI, vous pouvez utiliser des outils pré-entraînés et personnalisés au sein d'une plate-forme unifiée. Lorsque vous enregistrez vos modèles BigQuery ML avec le registre de modèles Vertex AI, vous pouvez les gérer avec vos autres modèles de ML pour facilement gérer les versions, les évaluer et les déployer pour la prédiction.

Cette intégration vous permet de choisir les modèles BigQuery ML à enregistrer dans le registre de modèles Vertex AI. Depuis BigQuery ML, vous pouvez enregistrer les éléments suivants :

  • Modèles intégrés BigQuery ML
  • Modèles TensorFlow BigQuery ML

Toutefois, certaines limites s'appliquent aux modèles pouvant être déployés. Les limites du déploiement avec Vertex AI Model Registry sont semblables aux limites d'exportation des modèles BigQuery ML. Par exemple, les modèles de série temporelle ARIMA sont intrinsèquement non compatibles, tout comme les modèles XGboost et d'autres modèles entraînés avec une clause TRANSFORM.

Une fois enregistré, vous pouvez déployer votre modèle BigQuery ML sur un point de terminaison Vertex AI pour la prédiction en ligne. Pour en savoir plus sur la prédiction Vertex AI, consultez la documentation sur Vertex AI Prediction.

Pour savoir comment gérer vos modèles BigQuery ML à partir du registre de modèles Vertex AI, consultez la page Présentation du registre de modèles Vertex AI.

Conditions préalables à l'utilisation de BigQuery ML et du registre de modèles Vertex AI

Pour ajouter des modèles BigQuery ML à Vertex AI Model Registry, vous devez activer l'API Vertex AI dans votre projet. Utilisez la commande gcloud suivante :


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

Si vous passez par un compte de service, utilisez la commande suivante pour accorder à Vertex AI Model Registry l'autorisation d'accéder à votre compte de service :


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

Ou bien, si vous n'êtes pas propriétaire du projet, utilisez la commande suivante pour accorder à Vertex AI Model Registry l'autorisation d'accéder à votre compte :


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

Ajouter un modèle BigQuery ML au registre de modèles Vertex AI

Pour enregistrer un modèle BigQuery ML dans le registre de modèles Vertex AI, vous devez utiliser model_registry="vertex_ai". Une fois enregistré, vous pouvez le déployer directement depuis le registre de modèles Vertex AI sans avoir à l'exporter ni à l'importer manuellement. Par exemple, vous pouvez exécuter la commande suivante pour intégrer un modèle BigQuery ML au ristre de modèles Vertex AI :

   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>])

Supprimer des modèles BigQuery ML du registre de modèles Vertex AI

Pour supprimer un modèle BigQuery ML du registre de modèles Vertex AI, il suffit de le supprimer de BigQuery ML. Une fois supprimée de BigQuery ML, elle est synchronisée et supprimée du registre de modèles Vertex AI.

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

Points à prendre en compte

Que se passe-t-il lorsque j'enregistre un modèle BigQuery ML multirégional dans le registre de modèles Vertex AI ?

À ce stade, si vous décidez d'ajouter un modèle BigQuery ML multirégional à Vertex AI Model Registry, le modèle devient un modèle régional. Un modèle américain multirégional BigQuery ML est synchronisé avec Vertex AI (us-central1) et un modèle européen multirégional BigQuery ML est synchronisé avec Vertex AI (europe-west4). Vertex AI Model Registry sera prochainement compatible avec les modèles multirégionaux. Pour en savoir plus sur les emplacements acceptés, consultez la page Emplacements.

Puis-je utiliser les fonctionnalités XAI du registre de modèles Vertex AI avec des modèles BigQuery ML ?

Non. Pour le moment, le registre de modèles Vertex AI n'est pas compatible avec XAI avec les modèles BigQuery ML.