Crea un modelo de aprendizaje automático en BigQuery ML con la Google Cloud consola

Vista previa

Esta función está sujeta a las "Condiciones de la oferta de la fase previa a la DG" en la sección Condiciones Generales del Servicio de las Condiciones Específicas del Servicio. Las funciones de la fase previa a la DG están disponibles "sin modificaciones" y pueden tener asistencia limitada. Para obtener más información, consulta las descripciones de la etapa de lanzamiento.

Nota: Para proporcionar comentarios o solicitar asistencia para esta función, envía un correo electrónico a [e-mail]

En este documento, se muestra cómo usar la consola de Google Cloud para crear un modelo de BigQuery ML.

Roles obligatorios

• Para crear un modelo y ejecutar la inferencia, debes tener los siguientes roles:

  • Editor de datos de BigQuery (roles/bigquery.dataEditor)
  • BigQuery User (roles/bigquery.user)

Antes de comenzar

1. 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

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

3. Enable the BigQuery and BigQuery Connection APIs.

   Enable the APIs

Requisitos previos específicos del modelo

Antes de crear un modelo, asegúrate de cumplir con los requisitos previos para el tipo de modelo que crearás:

• Si deseas usar una consulta para seleccionar datos de entrenamiento para un modelo, debes tener esa consulta disponible como una consulta guardada.

• Los modelos de factorización de matrices requieren reservas. Para obtener más información, consulta Precios.

• Los siguientes modelos remotos requieren una conexión de recursos de Cloud:

  • Modelos remotos en modelos de Vertex AI y de socios
  • Modelos remotos sobre modelos abiertos
  • Modelos remotos a través de los servicios de IA de Cloud
  • Modelos remotos sobre modelos personalizados en Vertex AI

  La cuenta de servicio de la conexión también debe tener ciertos roles, según el tipo de modelo remoto.

• Para importar un modelo, debes subirlo a un bucket de Cloud Storage.

Crea un conjunto de datos

Crea un conjunto de datos de BigQuery para que contenga tus recursos:

Console

1. En la consola de Google Cloud , ve a la página BigQuery.

   Ir a la página de BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el nombre de tu proyecto.

3. Haz clic en Ver acciones > Crear conjunto de datos.

4. En la página Crear conjunto de datos, haz lo siguiente:

   • En ID de conjunto de datos, escribe un nombre para el conjunto de datos.

   • En Tipo de ubicación, selecciona una ubicación para el conjunto de datos.

   • Haz clic en Crear conjunto de datos.

bq

1. Para crear un conjunto de datos nuevo, usa el comando bq mk con la marca --location:

   bq --location=LOCATION mk -d DATASET_ID

   Reemplaza lo siguiente:

   • LOCATION: la ubicación del conjunto de datos.
   • DATASET_ID es el ID del conjunto de datos que crearás.

2. Confirma que se haya creado el conjunto de datos:

   bq ls

Crea un modelo entrenado de forma interna o externa

Usa este procedimiento para crear los siguientes tipos de modelos:

• Modelos de series temporales:

  • ARIMA_PLUS
  • ARIMA_PLUS_XREG

• Análisis de contribuciones: Análisis de contribuciones

• Clasificación:

  • Regresión logística
  • Clasificación de árbol con boosting
  • Clasificación de bosque aleatorio
  • Clasificación de red neuronal profunda (DNN)
  • Clasificación con modelos amplios y profundos
  • Clasificación con AutoML

• Regresión:

  • Regresión lineal
  • Regresión de árbol con boosting
  • Regresión de bosque aleatorio
  • Regresión de red neuronal profunda (DNN)
  • Regresión de amplitud y profundidad
  • Regresión de AutoML

• Agrupamiento: K-means

• Recomendación: Factorización de matrices

• Reducción de la dimensionalidad:

  • Análisis de componentes principales (PCA)
  • Codificador automático

Estos modelos tienen diferentes conjuntos de opciones según su tipo. Si bien el ajuste automático de BigQuery ML funciona bien en la mayoría de los casos, puedes optar por ajustar tu modelo de forma manual como parte del procedimiento. Si quieres hacerlo, consulta la documentación del tipo de modelo correspondiente para obtener más información sobre las opciones del modelo.

Para crear un modelo, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el conjunto de datos que creaste.

3. Haz clic en Ver acciones junto al conjunto de datos y, luego, en Crear modelo de BQML.

   Se abrirá el panel Crear modelo nuevo.

4. En Nombre del modelo, escribe un nombre para el modelo.

5. Si deseas crear una consulta guardada que contenga la declaración CREATE MODEL para el modelo, selecciona Guardar consulta .

   1. En Nombre de la consulta, escribe un nombre para la consulta guardada.
   2. En Región, elige una región para la consulta guardada.

6. Haz clic en Continuar.

7. En la sección Método de creación, selecciona Entrena un modelo en BigQuery.

8. En la sección Objetivo del modelado, selecciona un objetivo de modelado para el modelo.

9. Haz clic en Continuar.

10. En la página Opciones del modelo, selecciona un tipo de modelo. El tipo de modelo que puedes seleccionar varía según el objetivo de modelado que elijas.

11. En la sección Datos de entrenamiento, haz una de las siguientes acciones:

    • Selecciona Tabla/Vista para obtener datos de entrenamiento de una tabla o vista, y, luego, selecciona el proyecto, el conjunto de datos y el nombre de la vista o la tabla.
    • Selecciona Consulta para obtener datos de entrenamiento de una consulta guardada y, luego, selecciona la consulta guardada.

12. En Selected input label columns, elige las columnas de la tabla, la vista o la consulta que deseas usar como entrada para el modelo.

13. Si hay una sección Opciones obligatorias, especifica la información de la columna solicitada:

    • Para los modelos de clasificación y regresión, en INPUT_LABEL_COLS, selecciona la columna que contiene los datos de la etiqueta.

    • Para los modelos de factorización de matrices, selecciona lo siguiente:

      • En RATING_COL, selecciona la columna que contiene los datos de calificación.
      • En USER_COL, selecciona la columna que contiene los datos del usuario.
      • En ITEM_COL, selecciona la columna que contiene los datos del elemento.

    • Para los modelos de previsión de series temporales, selecciona lo siguiente:

      • En TIME_SERIES_TIMESTAMP_COL, selecciona la columna que contiene los puntos temporales que se usarán para entrenar el modelo.
      • En TIME_SERIES_DATA_COL, selecciona la columna que contiene los datos para la previsión.

14. Opcional: En la sección Opcional, especifica valores para argumentos de ajuste adicionales del modelo. Los argumentos disponibles varían según el tipo de modelo que crees.

15. Haz clic en Crear modelo.

16. Cuando se complete la creación del modelo, haz clic en Ir al modelo para ver sus detalles.

Crea un modelo remoto sobre un modelo previamente entrenado

Usa este procedimiento para crear los siguientes tipos de modelos remotos:

• Modelos en Vertex AI o modelos de socios
• Modelos sobre modelos abiertos

Para crear un modelo, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el conjunto de datos que creaste.

3. Haz clic en Ver acciones junto al conjunto de datos y, luego, en Crear modelo de BQML.

   Se abrirá el panel Crear modelo nuevo.

4. En Nombre del modelo, escribe un nombre para el modelo.

5. Si deseas crear una consulta guardada que contenga la declaración CREATE MODEL para el modelo, selecciona Guardar consulta .

   1. En Nombre de la consulta, escribe un nombre para la consulta guardada.
   2. En Región, elige una región para la consulta guardada.

6. Haz clic en Continuar.

7. En la sección Método de creación, selecciona Conéctate al servicio de LLM de Vertex AI y a los servicios de IA de Cloud.

8. En la página Opciones de modelo, selecciona Modelos de Google y de socios o Modelos abiertos para el tipo de modelo, según corresponda a tu caso de uso.

9. En la sección Conexión remota, realiza una de las siguientes acciones:

   • Si tienes configurada una conexión predeterminada o si tienes los roles de administrador de BigQuery y administrador de IAM del proyecto, selecciona Conexión predeterminada.

   • Si no tienes configurada una conexión predeterminada o si no tienes los roles adecuados, selecciona Conexión de recursos de Cloud.

     1. En Proyecto, selecciona el proyecto que contiene la conexión que deseas usar.
     2. En Ubicación, selecciona la ubicación que usa la conexión.

     3. En Conexión, selecciona la conexión que se usará para el modelo remoto o selecciona Crear conexión nueva para crear una conexión nueva.

        Importante: Si creas una conexión nueva, debes otorgar los roles adecuados a la cuenta de servicio de la conexión antes de continuar. Para obtener más información sobre los roles que debes otorgar, consulta la documentación de referencia del tipo de modelo remoto que estás creando.

10. En la sección Opciones obligatorias, realiza una de las siguientes acciones:

    • Para los modelos remotos sobre modelos de Google y modelos de socios, especifica el extremo que se usará. Este es el nombre del modelo, por ejemplo, gemini-2.0-flash. Para obtener más información sobre los modelos compatibles, consulta ENDPOINT.
    • Para los modelos remotos sobre modelos abiertos, copia y pega el extremo que se usará. Es el extremo público compartido de un modelo implementado en Vertex AI, con el formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Para obtener más información, consulta ENDPOINT.

11. Haz clic en Crear modelo.

12. Cuando se complete la creación del modelo, haz clic en Ir al modelo para ver sus detalles.

Crea un modelo remoto sobre un modelo personalizado

Sigue este procedimiento para crear modelos remotos sobre modelos personalizados implementados en Vertex AI.

Para crear un modelo, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el conjunto de datos que creaste.

3. Haz clic en Ver acciones junto al conjunto de datos y, luego, en Crear modelo de BQML.

   Se abrirá el panel Crear modelo nuevo.

4. En Nombre del modelo, escribe un nombre para el modelo.

5. Si deseas crear una consulta guardada que contenga la declaración CREATE MODEL para el modelo, selecciona Guardar consulta .

   1. En Nombre de la consulta, escribe un nombre para la consulta guardada.
   2. En Región, elige una región para la consulta guardada.

6. Haz clic en Continuar.

7. En la sección Método de creación, selecciona Conéctate a los extremos de Vertex AI administrados por el usuario.

8. En la sección Conexión remota de la página Opciones del modelo, haz una de las siguientes acciones:

   • Si tienes configurada una conexión predeterminada o si tienes los roles de administrador de BigQuery y administrador de IAM del proyecto, selecciona Conexión predeterminada.

   • Si no tienes configurada una conexión predeterminada o si no tienes los roles adecuados, selecciona Conexión de recursos de Cloud.

     1. En Proyecto, selecciona el proyecto que contiene la conexión que deseas usar.
     2. En Ubicación, selecciona la ubicación que usa la conexión.

     3. En Conexión, selecciona la conexión que se usará para el modelo remoto o selecciona Crear conexión nueva para crear una conexión nueva.

        Importante: Si creas una conexión nueva, debes otorgar los roles adecuados a la cuenta de servicio de la conexión antes de continuar. Para obtener más información sobre los roles que debes otorgar, consulta la documentación de referencia del tipo de modelo remoto que estás creando.

9. En la sección Opciones obligatorias, especifica el extremo que se usará. Es el extremo público compartido de un modelo implementado en Vertex AI, con el formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Para obtener más información, consulta: ENDPOINT.

10. Haz clic en Crear modelo.

11. Cuando se complete la creación del modelo, haz clic en Ir al modelo para ver sus detalles.

Crea un modelo remoto sobre un servicio de IA de Cloud

Usa este procedimiento para crear modelos remotos a través de los servicios de IA de Cloud.

Para crear un modelo, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el conjunto de datos que creaste.

3. Haz clic en Ver acciones junto al conjunto de datos y, luego, en Crear modelo de BQML.

   Se abrirá el panel Crear modelo nuevo.

4. En Nombre del modelo, escribe un nombre para el modelo.

5. Si deseas crear una consulta guardada que contenga la declaración CREATE MODEL para el modelo, selecciona Guardar consulta .

   1. En Nombre de la consulta, escribe un nombre para la consulta guardada.
   2. En Región, elige una región para la consulta guardada.

6. Haz clic en Continuar.

7. En la sección Método de creación, selecciona Conéctate al servicio de LLM de Vertex AI y a los servicios de IA de Cloud.

8. En la página Opciones del modelo, selecciona Servicios de IA en la nube.

9. En la sección Conexión remota, realiza una de las siguientes acciones:

   • Si tienes configurada una conexión predeterminada o si tienes los roles de administrador de BigQuery y administrador de IAM del proyecto, selecciona Conexión predeterminada.

   • Si no tienes configurada una conexión predeterminada o si no tienes los roles adecuados, selecciona Conexión de recursos de Cloud.

     1. En Proyecto, selecciona el proyecto que contiene la conexión que deseas usar.
     2. En Ubicación, selecciona la ubicación que usa la conexión.

     3. En Conexión, selecciona la conexión que se usará para el modelo remoto o selecciona Crear conexión nueva para crear una conexión nueva.

        Importante: Si creas una conexión nueva, debes otorgar los roles adecuados a la cuenta de servicio de la conexión antes de continuar. Para obtener más información sobre los roles que debes otorgar, consulta la documentación de referencia del tipo de modelo remoto que estás creando.

10. En la sección Opciones obligatorias, selecciona el tipo de servicio de Cloud AI que deseas usar.

11. En la sección Opcional, especifica la información del procesador de documentos si usas el servicio de CLOUD_AI_DOCUMENT_V1. De manera opcional, puedes especificar información del reconocedor de voz si usas el servicio de CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2.

12. Haz clic en Crear modelo.

13. Cuando se complete la creación del modelo, haz clic en Ir al modelo para ver sus detalles.

Crea un modelo importado

Usa este procedimiento para crear modelos de BigQuery ML importando los siguientes tipos de modelos:

• ONNX
• TensorFlow
• TensorFlow Lite
• XGBoost

Para crear un modelo, sigue estos pasos:

1. Ve a la página de BigQuery.

   Ir a BigQuery

2. En el panel Explorador, haz clic en el conjunto de datos que creaste.

3. Haz clic en Ver acciones junto al conjunto de datos y, luego, en Crear modelo de BQML.

   Se abrirá el panel Crear modelo nuevo.

4. En Nombre del modelo, escribe un nombre para el modelo.

5. Si deseas crear una consulta guardada que contenga la declaración CREATE MODEL para el modelo, selecciona Guardar consulta .

   1. En Nombre de la consulta, escribe un nombre para la consulta guardada.
   2. En Región, elige una región para la consulta guardada.

6. Haz clic en Continuar.

7. En la sección Método de creación, selecciona Importar modelo.

8. En la página Opciones del modelo, selecciona el tipo de modelo que deseas importar.

9. En Ruta de GCS, busca o pega el URI del bucket de Cloud Storage que contiene el modelo.

10. Haz clic en Crear modelo.

11. Cuando se complete la creación del modelo, haz clic en Ir al modelo para ver sus detalles.