オンデマンド（処理されたバイト数）モデルよりもコンピューティング容量（スロット数）ベースの料金モデルを希望するお客様は、Enterprise エディションと Enterprise Plus エディションで BigQuery ML をご利用いただけます。Enterprise または Enterprise Plus の予約を使用すると、BigQuery ML のすべての機能を利用できます。BigQuery ML の使用量は BigQuery Editions の使用量に含まれます。
組み込みモデルを作成するための予約
BigQuery には、予約割り当て用に QUERY、PIPELINE、ML_EXTERNAL の 3 つのサービスの種類があります。分析クエリに使用される QUERY 割り当ては、BigQuery ML 組み込みモデルの CREATE MODEL クエリの実行にも使用されます。組み込みモデルのトレーニングと分析クエリは、割り当てられた予約で同じリソースプールを共有し、プリエンプティブルであること、他の予約のアイドル スロットを使用することに関して同じ動作をします。
外部モデルを作成するための予約
外部モデルは BigQuery の外部でトレーニングされるため、これらのワークロードはプリエンプティブルではありません。そのため、他のワークロードに影響を与えないように、これらの外部ジョブには ML_EXTERNAL サービスの種類が割り当てられた予約のみを使用できます。予約ワークロード管理では、外部モデル トレーニング ジョブの予約を作成する方法について説明しています。ジョブあたりのスロット使用量は、BigQuery スロットと外部 Google Cloud サービスの費用との価格の同等性を維持するために計算されます。
注: BigQuery ML 外部モデルの構築に使用する予約に、ML_EXTERNAL サービスの種類割り当てを追加できます。予約内のスロットが QUERY / PIPELINE ジョブと ML_EXTERNAL ジョブの両方で共有されている場合、QUERY / PIPELINE ジョブは、スロットが利用可能な場合にのみスロットを使用できます。したがって、ML_EXTERNAL ジョブはプリエンプティブルではないため、重要な QUERY ジョブと PIPELINE ジョブはすべて、独自の予約で実行されるようにすることが重要です。ML_EXTERNAL ジョブは、他の予約のアイドル スロットを使用できません。一方、この予約（ML_EXTERNAL 割り当て）のスロットが利用可能な場合、他の予約（ignore_idle_slots=false）のジョブはそれらを使用できます。
注: AutoML Tables モデルを作成するには、約 1, 000 個の ML_EXTERNAL スロットが必要です。スロット数は、Gemini プラットフォーム テーブル バックエンドの料金に基づいて変更される場合があります。一方、他の BigQuery ML 外部モデル（DNN、ブーストツリー、ランダム フォレストなど）のトレーニングに使用される外部スロットの数は、トレーニング ジョブを水平方向にスケーリングするために動的に決定されます。具体的には、Gemini プラットフォームのトレーニング スケール階層（チーフワーカー、パラメータ サーバー、ワーカーの仮想マシン構成）は、トレーニング データのサイズとモデルタイプに基づいて実行時に決定されます。その後、BigQuery ML サービスは、ML_EXTERNAL 予約から VM の合計料金に相当する数のスロットを予約します。
