Registrar modelos do BigQuery ML na Vertex AI

Informações gerais

Ao criar um modelo do BigQuery ML, é possível usar a opção de treinamento opcional model_registry na sintaxe CREATE MODEL para registrar o modelo no Vertex AI Model Registry. A sintaxe CREATE MODEL também contém opções para adicionar o ID do modelo e o alias de versão, que podem ser usados para implantação simplificada, gerenciamento de modelos e para ativar a Vertex Explainable AI na Vertex AI.

Depois de terminar o treinamento no BigQuery ML, o modelo é exibido no Model Registry junto com os demais. Na coluna Origem, é possível acessar a origem dos modelos. Uma forma rápida de encontrar seus modelos do BigQuery ML é filtrar por origem.

Depois de registrar seu modelo do BigQuery ML, você pode usar as funções do Vertex AI Model Registry com ele. É possível implantar em um endpoint, comparar versões, fazer previsões, monitorar os modelos e visualizar as avaliações na guia "Avaliações". Além disso, se você quiser entender melhor quais recursos contribuem para suas previsões, use a Vertex Explainable AI para conseguir explicações baseadas em atributos sobre seu modelo.

Lembre-se de que os modelos do BigQuery ML não são registrados automaticamente no Model Registry. Todos os modelos criados com o BigQuery ML continuam sendo exibidos na interface do usuário do BigQuery ML, independentemente de registro no Vertex AI Model Registry.

Adicionar um ID do modelo da Vertex AI

Para ajudar no gerenciamento de modelos, é possível especificar um ID do modelo da Vertex AI associado ao modelo do BigQuery ML. Esse ID é visível no Model Registry.

O ID do modelo da Vertex AI não aceita letras maiúsculas. Se o ID do modelo da Vertex AI não for especificado, será usado o ID do modelo do BigQuery ML. Nesse caso, confira se o ID do modelo do BigQuery ML também está em letras minúsculas. Veja uma lista completa dos requisitos de ID do modelo nas especificações da documentação de referência de uploads.

Adicionar um alias do modelo da Vertex AI

Os aliases de modelo são úteis para buscar ou implantar uma versão de modelo específica por referência sem precisar do ID da versão. Dessa forma, elas operam de maneira semelhante às tags do Docker ou às referências do Branch no Git.

Para saber mais sobre como os aliases do Model Registry funcionam, consulte Como usar aliases de versão de modelo.

Registrar um modelo do BigQuery ML

Para registrar um novo modelo do BigQuery ML com o Model Registry, é preciso executar a sintaxe CREATE MODEL. Para saber mais, consulte a instrução CREATE MODEL da documentação de referência. Quando você cria um novo modelo usando a sintaxe CREATE MODEL, a linha model_registry="vertex_ai" no comando SQL é necessária para registrar o modelo do BigQuery ML.

Para registrar um modelo do BigQuery ML no Model Registry, consulte Registrar modelos treinados atuais.

Sintaxe de `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 ]
   , ...)

Controle de versão de modelo com um modelo do BigQuery ML

Se você quiser criar uma nova versão de um modelo atual do BigQuery ML e compará-la a outras no Vertex AI Model Registry, ao criar o modelo, use uma versão diferente do ID do modelo do BigQuery ML e, em seguida, registre-o no ID do modelo original do Model Registry.

Se você criar um modelo do BigQuery ML com uma instrução CREATE OU REPLACE MODEL e usar um ID do BigQuery ML existente, a versão atual do modelo do Model Registry será excluída e substituída por um nova versão.