Registrare i modelli BigQuery ML in Vertex AI

Panoramica

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

Una volta terminato l'addestramento del modello BigQuery ML lato BigQuery ML, viene visualizzata automaticamente in Model Registry insieme agli altri tuoi modelli. Nella colonna Origine puoi vedere dove si trovano l'origine dei modelli. Un modo rapido per trovare i tuoi modelli BigQuery ML è per filtrare in base all'origine.

Una volta registrato il modello BigQuery ML, puoi utilizzare Vertex AI Model Registry le funzionalità con il tuo modello. Puoi eseguire il deployment su un endpoint, confrontare le versioni fare previsioni, monitorare i modelli e visualizzare le valutazioni del modello dalla scheda Valutazioni. Inoltre, se vuoi approfondire l'argomento per capire quali funzionalità contribuiscono le tue previsioni, puoi utilizzare Vertex Explainable AI per ottenere spiegazioni basate sulle caratteristiche del modello.

Ricorda che i modelli BigQuery ML non vengono registrati automaticamente registro dei modelli. Tutti i modelli creati con BigQuery ML vengono ancora visualizzati nell'interfaccia utente di BigQuery ML, indipendentemente da Vertex AI Model Registry registrazione.

Aggiungi un ID modello Vertex AI

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

L'ID modello Vertex AI non accetta lettere maiuscole. Se L'ID modello Vertex AI non è specificato, BigQuery ML viene usato l'ID modello. In questo caso, assicurati che l'ID modello BigQuery ML è anche minuscolo. Per visualizzare un elenco completo dei requisiti per gli ID modello, consulta 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 senza dover conoscere l'ID versione specifico. In questo modo, funzionano in modo simile ai tag Docker o ai riferimenti ai rami in Git.

Per saperne di più su come Gli alias del registro dei modelli funzionano, Come utilizzare gli alias di versione del modello.

Registra un modello BigQuery ML

Per registrare un nuovo modello BigQuery ML con Registry di Vertex, devi eseguire la sintassi CREATE MODEL. Per saperne di più, vedi Dichiarazione CREATE MODEL dalla documentazione di riferimento. Quando crei un nuovo modello utilizzando CREATE MODEL la sintassi, la riga model_registry="vertex_ai" nel comando SQL è obbligatoria per registrare il tuo modello BigQuery ML.

Per registrare un modello BigQuery ML esistente con Model Registry, consulta Registrare i 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 confrontarlo con altri in Vertex AI Model Registry, quando crei devi utilizzare un ID modello BigQuery ML diverso e quindi registrarlo nell'ID modello originale di Model Registry.

Se crei un modello BigQuery ML con un CREATE O REPLACE MODEL e utilizzare un ID BigQuery ML esistente, La versione del modello di Model Registry viene eliminata e sostituita con una nuova versione.

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