Registrare i modelli BigQuery ML in Vertex AI

Panoramica

Quando crei un modello BigQuery ML, puoi utilizzare l'opzione facoltativa di addestramento model_registry nella sintassi CREATE MODEL per registrare il modello in Vertex AI Model Registry. La sintassi CREATE MODEL contiene anche opzioni per aggiungere l'ID modello e l'alias di versione, che possono essere utilizzate per semplificare il deployment, la gestione del modello e per abilitare Vertex Explainable AI in Vertex AI.

Una volta terminato l'addestramento del modello BigQuery ML dal lato BigQuery ML, questo viene visualizzato automaticamente nel registro dei modelli insieme agli altri modelli. Nella colonna Origine puoi vedere da dove provengono i tuoi modelli. Un modo rapido per trovare i modelli BigQuery ML è filtrare per origine.

Una volta registrato il modello BigQuery ML, puoi utilizzare le funzionalità di Vertex AI Model Registry con il modello. Dalla scheda Valutazioni puoi eseguire il deployment su un endpoint, confrontare le versioni dei modelli, fare previsioni, monitorare i modelli e visualizzare le valutazioni. Inoltre, se vuoi approfondire per comprendere quali caratteristiche contribuiscono alle previsioni, puoi utilizzare Vertex Explainable AI per ottenere spiegazioni sul modello basate sulle caratteristiche.

Ricorda che i modelli BigQuery ML non vengono registrati automaticamente nel registro dei modelli. Tutti i modelli creati utilizzando BigQuery ML continuano a essere visualizzati nell'interfaccia utente di BigQuery ML, indipendentemente dalla registrazione di Vertex AI Model Registry.

Aggiungi un ID modello Vertex AI

Per facilitare la gestione del modello, puoi specificare un ID modello Vertex AI associato al modello BigQuery ML. Questo ID è visibile in Model Registry.

L'ID modello Vertex AI non accetta lettere maiuscole. Se l'ID modello Vertex AI non è specificato, viene utilizzato l'ID modello BigQuery ML. Anche in questo caso l'ID modello BigQuery ML deve essere minuscolo. Per visualizzare un elenco completo dei requisiti per gli ID modello, consulta le specifiche nella documentazione di riferimento per il caricamento.

Aggiungi un alias di modello Vertex AI

Gli alias del modello sono utili per recuperare o eseguire il deployment di una determinata versione del modello tramite riferimento, senza dover conoscere l'ID versione specifico. In questo modo operano in modo simile ai tag Docker o ai riferimenti ai rami in Git.

Per saperne di più sul funzionamento degli alias del registro dei modelli, consulta Come utilizzare gli alias di versione del modello.

Registra un modello BigQuery ML

Per registrare un nuovo modello BigQuery ML con il registro dei modelli, devi eseguire la sintassi CREATE MODEL. Per scoprire di più, consulta l'istruzione CREATE MODEL nella documentazione di riferimento. Quando crei un nuovo modello utilizzando la sintassi CREATE MODEL, la riga model_registry="vertex_ai" nel comando SQL è necessaria per registrare il modello BigQuery ML.

Per registrare un modello BigQuery ML esistente con il registro dei modelli, vedi Registrare modelli addestrati esistenti.

Sintassi CREATE MODEL

{CREATE MODEL| CREATE MODEL IF NOT EXISTS| CREATE OR REPLACE MODEL}
model_name
[TRANSFORM (select_list)]
[OPTIONS
(MODEL_REGISTRY = {'VERTEX_AI' }
   [,VERTEX_AI_MODEL_ID = string_value ]
   [,VERTEX_AI_MODEL_VERSION_ALIASES = string_array ]
   , ...)

Controllo delle versioni dei modelli con un modello BigQuery ML

Se vuoi creare una nuova versione di un modello BigQuery ML esistente e confrontarla con altre in Vertex AI Model Registry, quando crei il modello devi utilizzare un ID modello BigQuery ML diverso e poi registrarlo nell'ID modello originale del registro dei modelli.

Se crei un modello BigQuery ML con un'istruzione CREATE OR REPLACE MODEL e utilizzi un ID BigQuery ML esistente, la versione del modello esistente di Model Registry viene eliminata e sostituita con una nuova versione.

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