Crea un modello di machine learning in BigQuery ML utilizzando la Google Cloud console

Anteprima

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini di servizio generali dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Nota: per fornire un feedback o richiedere assistenza per questa funzionalità, invia un'email all'indirizzo [e-mail]

Questo documento mostra come utilizzare la console Google Cloud per creare un modello BigQuery ML.

Ruoli obbligatori

• Per creare un modello ed eseguire l'inferenza, devi disporre dei seguenti ruoli:

  • Editor dati BigQuery (roles/bigquery.dataEditor)
  • Utente BigQuery (roles/bigquery.user)

Prima di iniziare

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. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery and BigQuery Connection APIs.

   Enable the APIs

Prerequisiti specifici del modello

Prima di creare un modello, assicurati di aver soddisfatto tutti i prerequisiti per il tipo di modello che stai creando:

• Se vuoi utilizzare una query per selezionare i dati di addestramento per un modello, devi avere questa query disponibile come query salvata.

• I modelli di fattorizzazione matriciale richiedono prenotazioni. Per ulteriori informazioni, vedi Prezzi.

• I seguenti modelli di telecomando richiedono una connessione risorsa cloud:

  • Modelli remoti su Vertex AI e modelli partner
  • Modelli remoti rispetto ai modelli Open
  • Modelli remoti sui servizi Cloud AI
  • Modelli remoti rispetto ai modelli personalizzati in Vertex AI

  Al account di servizio della connessione devono essere concessi anche determinati ruoli, a seconda del tipo di modello remoto.

• Per importare un modello, devi caricarlo in un bucket Cloud Storage.

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery che contenga le tue risorse:

Console

1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, digita un nome per il set di dati.

   • Per Tipo di località, seleziona una località per il set di dati.

   • Fai clic su Crea set di dati.

bq

1. Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location:

   bq --location=LOCATION mk -d DATASET_ID

   Sostituisci quanto segue:

   • LOCATION: la posizione del set di dati.
   • DATASET_ID è l'ID del set di dati che stai creando.

2. Verifica che il set di dati sia stato creato:

   bq ls

Crea un modello addestrato internamente o esternamente

Utilizza questa procedura per creare i seguenti tipi di modelli:

• Modelli di serie temporali:

  • ARIMA_PLUS
  • ARIMA_PLUS_XREG

• Analisi del contributo: Analisi del contributo

• Classificazione:

  • Regressione logistica
  • Classificazione boosted tree
  • Classificazione della foresta casuale
  • Classificazione con rete neurale profonda (DNN)
  • Classificazione wide and deep
  • Classificazione AutoML

• Regressione:

  • Regressione lineare
  • Regressione con alberi potenziati
  • Regressione della foresta casuale
  • Regressione con rete neurale profonda (DNN)
  • Regressione wide and deep
  • Regressione AutoML

• Clustering: K-means

• Suggerimento: fattorizzazione matriciale

• Riduzione della dimensionalità:

  • Analisi delle componenti principali (PCA)
  • Autoencoder

Questi modelli hanno diversi set di opzioni a seconda del tipo. Sebbene l'ottimizzazione automatica di BigQuery ML funzioni bene nella maggior parte dei casi, puoi scegliere di ottimizzare manualmente il modello nell'ambito della procedura. Se vuoi farlo, consulta la documentazione per il tipo di modello specificato per scoprire di più sulle opzioni del modello.

Per creare un modello:

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul set di dati che hai creato.

3. Fai clic su Visualizza azioni accanto al set di dati, quindi fai clic su Crea modello BQML.

   Viene visualizzato il riquadro Crea nuovo modello.

4. In Nome modello, digita un nome per il modello.

5. Se vuoi creare una query salvata che contenga l'istruzione CREATE MODEL per il modello, seleziona Salva query .

   1. In Nome query, digita un nome per la query salvata.
   2. Per Regione, scegli una regione per la query salvata.

6. Fai clic su Continua.

7. Nella sezione Metodo di creazione, seleziona Addestra un modello in BigQuery.

8. Nella sezione Obiettivo di modellazione, seleziona un obiettivo di modellazione per il modello.

9. Fai clic su Continua.

10. Nella pagina Opzioni modello, seleziona un tipo di modello. Il tipo di modello che puoi selezionare varia in base all'obiettivo di modellazione scelto.

11. Nella sezione Dati di addestramento, esegui una delle seguenti operazioni:

    • Seleziona Tabella/Visualizzazione per ottenere i dati di addestramento da una tabella o da una visualizzazione, quindi seleziona il progetto, il set di dati e il nome della visualizzazione o della tabella.
    • Seleziona Query per ottenere i dati di addestramento da una query salvata, quindi seleziona la query salvata.

12. In Colonne delle etichette di input selezionate, scegli le colonne della tabella, della visualizzazione o della query che vuoi utilizzare come input per il modello.

13. Se è presente una sezione Opzioni obbligatorie, specifica le informazioni sulla colonna richieste:

    • Per i modelli di classificazione e regressione, per INPUT_LABEL_COLS, seleziona la colonna che contiene i dati dell'etichetta.

    • Per i modelli di fattorizzazione matriciale, seleziona quanto segue:

      • Per RATING_COL, seleziona la colonna che contiene i dati di valutazione.
      • Per USER_COL, seleziona la colonna che contiene i dati dell'utente.
      • Per ITEM_COL, seleziona la colonna che contiene i dati dell'articolo.

    • Per i modelli di previsione delle serie temporali, seleziona quanto segue:

      • Per TIME_SERIES_TIMESTAMP_COL, seleziona la colonna che contiene i punti temporali da utilizzare per l'addestramento del modello.
      • Per TIME_SERIES_DATA_COL, seleziona la colonna che contiene i dati da prevedere.

14. (Facoltativo) Nella sezione Facoltativo, specifica i valori per gli argomenti di ottimizzazione del modello aggiuntivi. Gli argomenti disponibili variano in base al tipo di modello che stai creando.

15. Fai clic su Crea modello.

16. Al termine della creazione del modello, fai clic su Vai al modello per visualizzare i dettagli del modello.

Crea un modello remoto su un modello preaddestrato

Utilizza questa procedura per creare i seguenti tipi di modelli remoti:

• Modelli su Vertex AI o modelli partner
• Modelli rispetto ai modelli open

Per creare un modello:

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul set di dati che hai creato.

3. Fai clic su Visualizza azioni accanto al set di dati, quindi fai clic su Crea modello BQML.

   Viene visualizzato il riquadro Crea nuovo modello.

4. In Nome modello, digita un nome per il modello.

5. Se vuoi creare una query salvata che contenga l'istruzione CREATE MODEL per il modello, seleziona Salva query .

   1. In Nome query, digita un nome per la query salvata.
   2. Per Regione, scegli una regione per la query salvata.

6. Fai clic su Continua.

7. Nella sezione Metodo di creazione, seleziona Connetti al servizio Vertex AI LLM e ai servizi AI Cloud.

8. Nella pagina Opzioni modello, seleziona Modelli Google e partner o Modelli open per il tipo di modello, a seconda del tuo caso d'uso.

9. Nella sezione Connessione remota, esegui una delle seguenti operazioni:

   • Se hai configurato una connessione predefinita o se disponi dei ruoli Amministratore BigQuery e Amministratore IAM progetto, seleziona Connessione predefinita.

   • Se non hai configurato una connessione predefinita o se non disponi dei ruoli appropriati, seleziona Connessione alla risorsa Cloud.

     1. Per Progetto, seleziona il progetto che contiene la connessione che vuoi utilizzare.
     2. Per Località, seleziona la località utilizzata dalla connessione.

     3. Per Connessione, seleziona la connessione da utilizzare per il modello remoto o seleziona Crea nuova connessione per crearne una nuova.

        Importante: se crei una nuova connessione, devi concedere ruoli appropriati al account di servizio della connessione prima di continuare. Per ulteriori informazioni sui ruoli da concedere, consulta la documentazione di riferimento per il tipo di modello remoto che stai creando.

10. Nella sezione Opzioni obbligatorie, esegui una delle seguenti operazioni:

    • Per i modelli remoti rispetto ai modelli Google e ai modelli partner, specifica l'endpoint da utilizzare. Il nome del modello, ad esempio gemini-2.0-flash. Per ulteriori informazioni sui modelli supportati, vedi ENDPOINT.
    • Per i modelli remoti rispetto ai modelli open, copia e incolla l'endpoint da utilizzare. Si tratta dell'endpoint pubblico condiviso di un modello di cui è stato eseguito il deployment su Vertex AI, nel formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Per ulteriori informazioni, vedi ENDPOINT.

11. Fai clic su Crea modello.

12. Al termine della creazione del modello, fai clic su Vai al modello per visualizzare i dettagli del modello.

Creare un modello remoto su un modello personalizzato

Utilizza questa procedura per creare modelli remoti su modelli personalizzati di cui è stato eseguito il deployment su Vertex AI.

Per creare un modello:

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul set di dati che hai creato.

3. Fai clic su Visualizza azioni accanto al set di dati, quindi fai clic su Crea modello BQML.

   Viene visualizzato il riquadro Crea nuovo modello.

4. In Nome modello, digita un nome per il modello.

5. Se vuoi creare una query salvata che contenga l'istruzione CREATE MODEL per il modello, seleziona Salva query .

   1. In Nome query, digita un nome per la query salvata.
   2. Per Regione, scegli una regione per la query salvata.

6. Fai clic su Continua.

7. Nella sezione Metodo di creazione, seleziona Connetti agli endpoint Vertex AI gestiti dall'utente.

8. Nella sezione Connessione remota della pagina Opzioni modello, esegui una delle seguenti operazioni:

   • Se hai configurato una connessione predefinita o se disponi dei ruoli Amministratore BigQuery e Amministratore IAM progetto, seleziona Connessione predefinita.

   • Se non hai configurato una connessione predefinita o se non disponi dei ruoli appropriati, seleziona Connessione alla risorsa Cloud.

     1. Per Progetto, seleziona il progetto che contiene la connessione che vuoi utilizzare.
     2. Per Località, seleziona la località utilizzata dalla connessione.

     3. Per Connessione, seleziona la connessione da utilizzare per il modello remoto o seleziona Crea nuova connessione per crearne una nuova.

        Importante: se crei una nuova connessione, devi concedere ruoli appropriati al account di servizio della connessione prima di continuare. Per ulteriori informazioni sui ruoli da concedere, consulta la documentazione di riferimento per il tipo di modello remoto che stai creando.

9. Nella sezione Opzioni obbligatorie, specifica l'endpoint da utilizzare. Questo è l'endpoint pubblico condiviso di un modello di cui è stato eseguito il deployment su Vertex AI, nel formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Per ulteriori informazioni, vedi ENDPOINT.

10. Fai clic su Crea modello.

11. Al termine della creazione del modello, fai clic su Vai al modello per visualizzare i dettagli del modello.

Crea un modello remoto su un servizio Cloud AI

Utilizza questa procedura per creare modelli remoti tramite Cloud AI Services.

Per creare un modello:

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul set di dati che hai creato.

3. Fai clic su Visualizza azioni accanto al set di dati, quindi fai clic su Crea modello BQML.

   Viene visualizzato il riquadro Crea nuovo modello.

4. In Nome modello, digita un nome per il modello.

5. Se vuoi creare una query salvata che contenga l'istruzione CREATE MODEL per il modello, seleziona Salva query .

   1. In Nome query, digita un nome per la query salvata.
   2. Per Regione, scegli una regione per la query salvata.

6. Fai clic su Continua.

7. Nella sezione Metodo di creazione, seleziona Connetti al servizio Vertex AI LLM e ai servizi AI Cloud.

8. Nella pagina Opzioni modello, seleziona Cloud AI Services.

9. Nella sezione Connessione remota, esegui una delle seguenti operazioni:

   • Se hai configurato una connessione predefinita o se disponi dei ruoli Amministratore BigQuery e Amministratore IAM progetto, seleziona Connessione predefinita.

   • Se non hai configurato una connessione predefinita o se non disponi dei ruoli appropriati, seleziona Connessione alla risorsa Cloud.

     1. Per Progetto, seleziona il progetto che contiene la connessione che vuoi utilizzare.
     2. Per Località, seleziona la località utilizzata dalla connessione.

     3. Per Connessione, seleziona la connessione da utilizzare per il modello remoto o seleziona Crea nuova connessione per crearne una nuova.

        Importante: se crei una nuova connessione, devi concedere ruoli appropriati al account di servizio della connessione prima di continuare. Per ulteriori informazioni sui ruoli da concedere, consulta la documentazione di riferimento per il tipo di modello remoto che stai creando.

10. Nella sezione Opzioni obbligatorie, seleziona il tipo di servizio Cloud AI da utilizzare.

11. Nella sezione Facoltativo, specifica le informazioni sul processore di documenti se utilizzi il servizio CLOUD_AI_DOCUMENT_V1. Se utilizzi il servizio CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2, puoi specificare facoltativamente le informazioni sul riconoscimento vocale.

12. Fai clic su Crea modello.

13. Al termine della creazione del modello, fai clic su Vai al modello per visualizzare i dettagli del modello.

Crea un modello importato

Utilizza questa procedura per creare modelli BigQuery ML importando i seguenti tipi di modelli:

• ONNX
• TensorFlow
• TensorFlow Lite
• XGBoost

Per creare un modello:

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul set di dati che hai creato.

3. Fai clic su Visualizza azioni accanto al set di dati, quindi fai clic su Crea modello BQML.

   Viene visualizzato il riquadro Crea nuovo modello.

4. In Nome modello, digita un nome per il modello.

5. Se vuoi creare una query salvata che contenga l'istruzione CREATE MODEL per il modello, seleziona Salva query .

   1. In Nome query, digita un nome per la query salvata.
   2. Per Regione, scegli una regione per la query salvata.

6. Fai clic su Continua.

7. Nella sezione Metodo di creazione, seleziona Importa modello.

8. Nella pagina Opzioni modello, seleziona il tipo di modello che vuoi importare.

9. In Percorso GCS, cerca o incolla l'URI del bucket Cloud Storage che contiene il modello.

10. Fai clic su Crea modello.

11. Al termine della creazione del modello, fai clic su Vai al modello per visualizzare i dettagli del modello.