Anota imágenes con la función ML.ANNOTATE_IMAGE
En este documento, se describe cómo usar la función ML.ANNOTATE_IMAGE
con un modelo remoto para anotar imágenes a partir de una tabla de objetos.
Permisos necesarios
Para crear una conexión, necesitas membresía en la siguiente función
roles/bigquery.connectionAdmin
Para otorgar permisos a la cuenta de servicio de la conexión, necesitas el siguiente permiso:
resourcemanager.projects.setIamPolicy
Para crear el modelo con BigQuery AA, necesitas los siguientes permisos:
bigquery.jobs.create
bigquery.models.create
bigquery.models.getData
bigquery.models.updateData
bigquery.models.updateMetadata
Para ejecutar inferencias, necesitas los siguientes permisos:
bigquery.tables.getData
en la tabla de objetosbigquery.models.getData
en el modelobigquery.jobs.create
Antes de comenzar
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.
Crear una conexión
Crea una conexión de recurso en la nube y obtén la cuenta de servicio de la conexión.
Selecciona una de las opciones siguientes:
Console
Ve a la página de BigQuery.
Para crear una conexión, haz clic en
Agregar y, luego, en Conexiones a fuentes de datos externas.En la lista Tipo de conexión, selecciona Modelos remotos de Vertex AI, funciones remotas y BigLake (Cloud Resource).
En el campo ID de conexión, escribe un nombre para tu conexión.
Haga clic en Crear conexión.
Haz clic en Ir a la conexión.
En el panel Información de conexión, copia el ID de la cuenta de servicio para usarlo en un paso posterior.
bq
En un entorno de línea de comandos, crea una conexión:
bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \ --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
El parámetro
--project_id
anula el proyecto predeterminado.Reemplaza lo siguiente:
REGION
: tu región de conexiónPROJECT_ID
: El ID del proyecto de Google Cloud.CONNECTION_ID
: Es un ID para tu conexión.
Cuando creas un recurso de conexión, BigQuery crea una cuenta de servicio del sistema única y la asocia con la conexión.
Solución de problemas: Si recibes el siguiente error de conexión, actualiza el SDK de Google Cloud:
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
Recupera y copia el ID de cuenta de servicio para usarlo en un paso posterior:
bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
El resultado es similar al siguiente:
name properties 1234.REGION.CONNECTION_ID {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}
Terraform
Agrega la siguiente sección a tu archivo main.tf
.
## This creates a cloud resource connection. ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId. resource "google_bigquery_connection" "connection" { connection_id = "CONNECTION_ID" project = "PROJECT_ID" location = "REGION" cloud_resource {} }
CONNECTION_ID
: Es un ID para tu conexión.PROJECT_ID
: El ID del proyecto de Google Cloud.REGION
: tu región de conexión
Otorga acceso a la cuenta de servicio
Elige una de las opciones siguientes:
Console
Ir a la página IAM y administración
Haga clic en
Agregar.Se abre el cuadro de diálogo Agregar principales.
En el campo Principales nuevas (New principals), ingresa el ID de la cuenta de servicio que copiaste antes.
En el campo Seleccionar una función, selecciona Service Usage y, luego, Consumidor de Service Usage.
Haz clic en Agregar otra función.
En el campo Seleccionar una función, selecciona BigQuery y, luego, Usuario de conexión de BigQuery.
Haz clic en Guardar.
gcloud
Usa el comando gcloud projects add-iam-policy-binding
:
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/serviceusage.serviceUsageConsumer' --condition=None gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/bigquery.connectionUser' --condition=None
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_NUMBER
: Es el número de tu proyecto.MEMBER
: Es el ID de la cuenta de servicio que copiaste antes.
Si no se otorga el permiso, se produce un error.
Crea una tabla de objetos
Crea una tabla de objetos que tenga contenido de imágenes. La tabla de objetos permite analizar las imágenes sin transferirlas desde Cloud Storage.
El bucket de Cloud Storage que usa la tabla de objetos debe estar en el mismo proyecto en el que planeas crear el modelo y llamar a la función ML.ANNOTATE_IMAGE
. Si deseas llamar a la función ML.ANNOTATE_IMAGE
en un proyecto diferente al que contiene el bucket de Cloud Storage que usa la tabla de objetos, debes otorgar la función de administrador de almacenamiento en a nivel del bucket.
Crear un modelo
Crea un modelo remoto con un REMOTE_SERVICE_TYPE
de CLOUD_AI_VISION_V1
:
CREATE OR REPLACE MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME` REMOTE WITH CONNECTION PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID OPTIONS (REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_VISION_V1');
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID
: el ID de tu proyectoDATASET_ID
: El ID del conjunto de datos que contendrá el modelo. Este conjunto de datos debe estar en la misma ubicación que la conexión que usas.MODEL_NAME
: el nombre del modeloREGION
: Es la región que usa la conexión.CONNECTION_ID
: el ID de conexión, por ejemplo,myconnection
.Cuando ves los detalles de conexión en la consola de Google Cloud, el ID de conexión es el valor en la última sección del ID de conexión completamente calificado que se muestra en ID de conexión, por ejemplo
projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection
.
Anotar imágenes
Anota imágenes con la función ML.ANNOTATE_IMAGE
:
SELECT * FROM ML.ANNOTATE_IMAGE( MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`, TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME, STRUCT(['FEATURE_NAME' [,...]] AS vision_features) );
Reemplaza lo siguiente:
PROJECT_ID
: el ID de tu proyectoDATASET_ID
: El ID del conjunto de datos que contiene el modelo.MODEL_NAME
: el nombre del modeloOBJECT_TABLE_NAME
: Es el nombre de la tabla de objetos que contiene los URI de las imágenes que se anotarán.FEATURE_NAME
: El nombre de una función de la API de Cloud Vision compatible.
Ejemplo 1
En el siguiente ejemplo, se etiquetan los elementos que se muestran en las imágenes:
SELECT * FROM ML.ANNOTATE_IMAGE( MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`, TABLE myproject.mydataset.image_table, STRUCT(['label_detection'] AS vision_features) );
Ejemplo 2
En el siguiente ejemplo, se detectan los rostros que se muestran en las imágenes y también se muestran atributos de imagen, como los colores predominantes:
SELECT * FROM ML.ANNOTATE_IMAGE( MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`, TABLE myproject.mydataset.image_table, STRUCT(['face_detection', 'image_properties'] AS vision_features) );
¿Qué sigue?
- Si deseas obtener más información sobre la inferencia de modelos, incluidas otras funciones que puedes usar para analizar datos de BigQuery, consulta Descripción general de la inferencia de modelos.
- Para obtener información sobre las instrucciones y funciones de SQL compatibles para cada tipo de modelo, consulta Recorrido del usuario de extremo a extremo para cada modelo.
- Prueba el notebook Estadísticas de datos no estructurados con BigQuery ML y modelos previamente entrenados de Vertex AI.