Annoter des images avec la fonction ML.ANNOTATE_IMAGE

Ce document décrit comment utiliser la fonction ML.ANNOTATE_IMAGE avec un modèle distant pour annoter des images dans une table d'objet.

Autorisations requises

• Pour créer une connexion, vous devez être inscrit au rôle suivant :

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Pour accorder des autorisations au compte de service de la connexion, vous devez disposer de l'autorisation suivante :

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Pour créer le modèle à l'aide de BigQuery ML, vous devez disposer des autorisations suivantes :

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.models.updateMetadata

• Pour exécuter une inférence, vous devez disposer des autorisations suivantes :

  • bigquery.tables.getData sur la table d'objets
  • bigquery.models.getData sur le modèle
  • bigquery.jobs.create

Avant de commencer

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.

   Enable the APIs

5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.

   Enable the APIs

Créer une connexion

Créez une connexion de ressource cloud et obtenez le compte de service de la connexion.

Sélectionnez l'une des options suivantes :

Console

1. Accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Pour créer une connexion, cliquez sur Ajouter, puis sur Connexions aux sources de données externes.

3. Dans la liste Type de connexion, sélectionnez Modèles distants Vertex AI, fonctions distantes et BigLake (ressource Cloud).

4. Dans le champ ID de connexion, saisissez un nom pour votre connexion.

5. Cliquez sur Create connection (Créer une connexion).

6. Cliquez sur Accéder à la connexion.

7. Dans le volet Informations de connexion, copiez l'ID du compte de service à utiliser à l'étape suivante.

bq

1. Dans un environnement de ligne de commande, créez une connexion :

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

   Le paramètre --project_id remplace le projet par défaut.

   Remplacez les éléments suivants :

   • REGION : votre région de connexion
   • PROJECT_ID: l' ID de votre projet
   • CONNECTION_ID : ID de votre connexion

   Lorsque vous créez une ressource de connexion, BigQuery crée un compte de service système unique et l'associe à la connexion.

   Dépannage : Si vous obtenez l'erreur de connexion suivante, mettez à jour le Google Cloud SDK :

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Récupérez et copiez l'ID du compte de service pour l'utiliser lors d'une prochaine étape :

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

Utilisez la ressource google_bigquery_connection.

Remarque : Pour créer des objets BigQuery à l'aide de Terraform, vous devez activer l'API Cloud Resource Manager.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

L'exemple suivant crée une connexion de ressources Cloud nommée my_cloud_resource_connection dans la région US:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Pour appliquer votre configuration Terraform dans un projet Google Cloud , suivez les procédures des sections suivantes.

Préparer Cloud Shell

1. Lancez Cloud Shell.

2. Définissez le projet Google Cloud par défaut dans lequel vous souhaitez appliquer vos configurations Terraform.

   Vous n'avez besoin d'exécuter cette commande qu'une seule fois par projet et vous pouvez l'exécuter dans n'importe quel répertoire.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   Les variables d'environnement sont remplacées si vous définissez des valeurs explicites dans le fichier de configuration Terraform.

Préparer le répertoire

Chaque fichier de configuration Terraform doit avoir son propre répertoire (également appelé module racine).

1. Dans Cloud Shell, créez un répertoire et un nouveau fichier dans ce répertoire. Le nom du fichier doit comporter l'extension .tf, par exemple main.tf. Dans ce tutoriel, le fichier est appelé main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Si vous suivez un tutoriel, vous pouvez copier l'exemple de code dans chaque section ou étape.

   Copiez l'exemple de code dans le fichier main.tf que vous venez de créer.

   Vous pouvez également copier le code depuis GitHub. Cela est recommandé lorsque l'extrait Terraform fait partie d'une solution de bout en bout.

3. Examinez et modifiez les exemples de paramètres à appliquer à votre environnement.
4. Enregistrez les modifications.
5. Initialisez Terraform. Cette opération n'est à effectuer qu'une seule fois par répertoire.

   terraform init

   Vous pouvez également utiliser la dernière version du fournisseur Google en incluant l'option -upgrade :

   terraform init -upgrade

Appliquer les modifications

1. Examinez la configuration et vérifiez que les ressources que Terraform va créer ou mettre à jour correspondent à vos attentes :

   terraform plan

   Corrigez les modifications de la configuration si nécessaire.

2. Appliquez la configuration Terraform en exécutant la commande suivante et en saisissant yes lorsque vous y êtes invité :

   terraform apply

   Attendez que Terraform affiche le message "Apply completed!" (Application terminée).

3. Ouvrez votre projet pour afficher les résultats. Dans la console Google Cloud , accédez à vos ressources dans l'interface utilisateur pour vous assurer que Terraform les a créées ou mises à jour.

Remarque:Les exemples Terraform partent généralement du principe que les API requises sont activées dans votre projet Google Cloud .

Accorder l'accès au compte de service

Sélectionnez l'une des options suivantes :

Console

1. Accédez à la page IAM et administration.

   Accéder à IAM et administration

2. Cliquez sur Ajouter.

   La boîte de dialogue Ajouter des comptes principaux s'ouvre.

3. Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez l'ID du compte de service que vous avez copié précédemment.

4. Dans le champ Sélectionner un rôle, sélectionnez Service Usage, puis Consommateur Service Usage.

5. Cliquez sur Ajouter un autre rôle.

6. Dans le champ Sélectionner un rôle, sélectionnez BigQuery, puis Utilisateur de connexion BigQuery.

7. Cliquez sur Enregistrer.

gcloud

Exécutez la commande 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

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_NUMBER : votre numéro de projet.
• MEMBER : ID du compte de service que vous avez copié précédemment

L'échec de l'attribution de l'autorisation génère une erreur.

Créer une table d'objets

Créez une table d'objets contenant des images. La table d'objets permet d'analyser les images sans les déplacer depuis Cloud Storage.

Le bucket Cloud Storage utilisé par la table d'objets doit se trouver dans le même projet que celui dans lequel vous prévoyez de créer le modèle et d'appeler la fonction ML.ANNOTATE_IMAGE. Si vous souhaitez appeler la fonction ML.ANNOTATE_IMAGE dans un projet différent de celui qui contient le bucket Cloud Storage utilisé par la table d'objets, vous devez attribuer le rôle d'Administrateur de l'espace de stockage au niveau du bucket.

Créer un modèle

Créez un modèle distant avec une valeur 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');

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet.
• DATASET_ID : ID de l'ensemble de données pour contenir le modèle. Cet ensemble de données doit se trouver dans le même emplacement que la connexion que vous utilisez.
• MODEL_NAME : nom du modèle
• REGION : région utilisée par la connexion.
• CONNECTION_ID : ID de connexion, par exemple myconnection

  Lorsque vous affichez les détails de la connexion dans la console Google Cloud , l'ID de connexion correspond à la valeur de la dernière section de l'ID de connexion complet affiché dans ID de connexion (par exemple, projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

Annoter des images

Annotez des images avec la fonction 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)
);

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet.
• DATASET_ID : ID de l'ensemble de données contenant le modèle.
• MODEL_NAME : nom du modèle
• OBJECT_TABLE_NAME : nom de la table d'objets contenant les URI des images à annoter
• FEATURE_NAME : nom d'une fonctionnalité de l'API Cloud Vision compatible

Exemple 1

L'exemple suivant ajoute un libellé aux éléments affichés dans les images :

SELECT *
FROM ML.ANNOTATE_IMAGE(
  MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`,
  TABLE myproject.mydataset.image_table,
  STRUCT(['label_detection'] AS vision_features)
);

Exemple 2

L'exemple suivant détecte tous les visages affichés sur les images et renvoie également des attributs d'image, tels que les couleurs dominantes :

SELECT *
FROM ML.ANNOTATE_IMAGE(
  MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`,
  TABLE myproject.mydataset.image_table,
  STRUCT(['face_detection', 'image_properties'] AS vision_features)
);

Étape suivante

• Pour en savoir plus sur l'inférence de modèle, y compris sur les autres fonctions que vous pouvez utiliser pour analyser les données BigQuery, consultez la page Présentation de l'inférence de modèle.
• Pour en savoir plus sur les instructions et les fonctions SQL compatibles avec chaque type de modèle, consultez la section Parcours utilisateur de bout en bout pour chaque modèle.
• Essayez le notebook Analyses de données non structurées avec des modèles pré-entraînés BigQuery ML et Vertex AI.