Faça a gestão dos modelos do BigQuery ML no Vertex AI

Pode registar modelos do BigQuery ML no registo de modelos do Vertex AI para os gerir juntamente com os modelos do Vertex AI sem ter de os exportar. Quando regista modelos no registo de modelos, pode criar versões, avaliar e implementar os modelos para previsão online através de uma única interface e sem precisar de um contentor de publicação. Se não estiver familiarizado com o Vertex AI e a forma como se integra com o BigQuery ML, consulte o artigo Vertex AI para utilizadores do BigQuery.

Para saber mais sobre a previsão da Vertex AI, consulte o artigo Vista geral da obtenção de previsões na Vertex AI.

Para saber como gerir os seus modelos do BigQuery ML a partir do Registo de modelos do Vertex AI, consulte a Introdução ao Registo de modelos do Vertex AI.

Antes de começar

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Autorizações necessárias

Para receber as autorizações de que precisa para registar modelos do BigQuery ML no Model Registry, peça ao seu administrador que lhe conceda a função do IAM administrador da Vertex AI (roles/aiplatform.admin) no seu projeto. Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

Também pode conseguir as autorizações necessárias através de funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

Registe modelos

Quando cria um modelo do BigQuery ML, pode registá-lo no Model Registry das seguintes formas:

  • Na Google Cloud consola, selecione o modelo no painel Explorador e, de seguida, clique em Registar no separador Registo. (Pré-visualizar)

  • Use a declaração CREATE MODEL. Na declaração CREATE MODEL, pode usar as seguintes opções para registar o modelo no registo de modelos:

    • MODEL_REGISTRY: registar o modelo no Registo de modelos.
    • VERTEX_AI_MODEL_ID: especifique um ID do modelo a usar para o modelo no Registo de modelos. O ID do modelo está associado ao seu modelo do BigQuery ML e é visível no Model Registry. Cada modelo do BigQuery ML só pode ser registado num ID do modelo no Model Registry.
    • VERTEX_AI_MODEL_VERSION_ALIASES: especifique um ou mais alias de versão do modelo, que pode usar para simplificar a implementação, gerir modelos e ativar o Vertex Explainable AI em modelos.

    Se definir a opção MODEL_REGISTRY ao criar um modelo, o modelo é registado no Model Registry e apresentado automaticamente assim que concluir a preparação no BigQuery ML. Pode usar a coluna Origem na página Model Registry da Google Cloud consola para ver a origem de um modelo.

Depois de registar um modelo do BigQuery ML, pode usar as seguintes capacidades do Model Registry com o seu modelo:

Todos os modelos criados com o BigQuery ML continuam a ser apresentados na interface do utilizador do BigQuery, independentemente de estarem registados no Model Registry.

O exemplo seguinte mostra como criar e registar um modelo de k-means:

CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.my_kmeans_model`
  MODEL_TYPE = 'KMEANS',
  MODEL_REGISTRY = 'VERTEX_AI',
  VERTEX_AI_MODEL_ID = 'customer_clustering';

Registe um modelo do BigQuery ML existente no Model Registry

Se não registar um modelo no Vertex AI quando o criar, pode usar o SQL, a ferramenta de linha de comandos bq ou a API BigQuery para o registar posteriormente.

Os exemplos seguintes mostram como registar um modelo existente:

Consola

  1. Aceda à página do BigQuery.

    Aceda ao BigQuery

  2. No painel Explorador, localize o modelo que quer registar.

  3. Clique no nome do modelo para abrir o painel de detalhes do modelo.

  4. No painel de detalhes do modelo, selecione o separador Registo.

  5. Clique em Registar.

  6. No painel Registar modelo no Registo de modelos Vertex, faça uma das seguintes ações:

    • Selecione Registar como novo modelo. Em Nome do modelo, introduza um nome para o modelo.

    • Selecione Registar como uma nova versão de um modelo existente.

      1. Em Nome do modelo, introduza um nome do modelo.
      2. Opcional. Se quiser usar um alias de versão, selecione Alias de versão e, de seguida, escreva um nome de alias de versão.

  7. Clique em Registar.

SQL

Use a declaração ALTER MODEL:

ALTER MODEL IF EXISTS mymodel SET OPTIONS (vertex_ai_model_id='my_vertex_ai_model_id');

bq

Use o bq update comando com a flag --model:

  bq update --model --vertex_ai_model_id 'my_vertex_ai_model_id' myproject:mydataset.mymodel

API

Use o método models.patch. Transmita um Model object que contenha um trainingRuns object com um campo vertexAiModelId preenchido:

{
  "trainingRuns": [
    {
      "vertexAiModelId": my_vertex_ai_model_id
    }
}

Registe várias versões de modelos do BigQuery ML

O primeiro modelo do BigQuery ML que registar com um determinado ID do modelo é apresentado como a versão 1 desse modelo no Model Registry. Pode registar modelos do BigQuery ML adicionais como versões diferentes desse modelo registado especificando o mesmo ID do modelo do Vertex AI quando cria ou altera esses modelos do BigQuery ML.

Por exemplo, pode criar model1 no BigQuery ML e registá-lo no Model Registry como regression_model. model1 é apresentado como a versão 1 de regression_model no registo de modelos. Se, em seguida, criar model2 no BigQuery ML e o registar no Model Registry como regression_model, model2 é apresentado como a versão 2 de regression_model no Model Registry.

Se criar ou substituir um modelo do BigQuery ML e usar um nome de modelo do BigQuery ML que já esteja associado a um modelo no Model Registry, a versão do modelo do Model Registry existente é eliminada e substituída pelo novo modelo. Com base no exemplo anterior, se criar ou substituir model2 no BigQuery ML através da declaração CREATE OR REPLACE MODEL com as opções MODEL_REGISTRY e VERTEX_AI_MODEL_ID, a versão 2 de regression_model no Model Registry é substituída, e o Model Registry apresenta a versão 1 e a versão 3 do modelo regression_model.

Altere o ID do modelo de um modelo do BigQuery ML registado

Depois de registar um modelo do BigQuery ML no Model Registry, não pode alterar o valor VERTEX_AI_MODEL_ID. Para registar o modelo com um novo VERTEX_AI_MODEL_ID, use uma das seguintes opções:

  • Elimine o modelo e recrie-o, especificando um novo valor para a opção VERTEX_AI_MODEL_ID. Esta abordagem implica custos de reajuste.

  • Copie o modelo e, em seguida, use a declaração ALTER MODEL para registar o novo modelo com um novo valor VERTEX_AI_MODEL_ID.

Considerações sobre a localização

Se registar um modelo do BigQuery ML multirregional no Registo de modelos, o modelo torna-se um modelo regional no Vertex AI. Um modelo multirregional dos EUA do BigQuery ML é sincronizado com o Vertex AI (us-central1) e um modelo multirregional da UE do BigQuery ML é sincronizado com o Vertex AI (europe-west4). Para modelos de região única, não existem alterações.

Para obter informações sobre como atualizar as localizações dos modelos, consulte o artigo Escolher a sua localização.

Implemente um modelo no Vertex AI

Pode usar vários métodos para implementar um modelo num ponto final no Vertex AI. Para mais informações, consulte o artigo Implemente um modelo num ponto final.

Elimine modelos do BigQuery ML do Model Registry

Para eliminar um modelo do BigQuery ML do Model Registry, elimine o modelo no BigQuery ML. O modelo é removido automaticamente do Model Registry.

Existem várias formas de eliminar um modelo do BigQuery ML. Para mais informações, consulte o artigo Elimine modelos.

Se quiser eliminar um modelo no BigQuery ML que tenha sido registado no Model Registry e implementado num ponto final, tem de usar primeiro o Model Registry para anular a implementação do modelo. Em seguida, pode voltar ao BigQuery ML e eliminar o modelo. Para mais informações sobre como anular a implementação de um modelo, consulte o artigo Elimine um ponto final.

Limitações