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使用 ONNX 格式的 Transformer 模型生成嵌入

本教學課程說明如何將 Transformer 模型匯出為開放式神經網路交換 (ONNX) 格式、將 ONNX 模型匯入 BigQuery 資料集，然後使用該模型透過 SQL 查詢產生嵌入。

本教學課程使用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型。這個句子 Transformer 模型以快速且有效率地生成句子嵌入而聞名。句子嵌入可擷取文字的深層含義，因此能執行語意搜尋、叢集和句子相似度等工作。

ONNX 提供統一格式，可用於表示任何機器學習 (ML) 架構。BigQuery ML 支援 ONNX，因此您可以執行下列操作：

使用您偏好的架構訓練模型。
將模型轉換為 ONNX 模型格式。
將 ONNX 模型匯入 BigQuery，並使用 BigQuery ML 進行預測。

將 Transformer 模型檔案轉換為 ONNX

您也可以選擇按照本節的步驟，手動將 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型和權杖化工具轉換為 ONNX。否則，您可以使用公開 gs://cloud-samples-dataCloud Storage 值區中已轉換的範例檔案。

如要手動轉換檔案，您必須擁有已安裝 Python 的本機指令列環境。如要進一步瞭解如何安裝 Python，請參閱 Python 下載頁面。

將 Transformer 模型匯出至 ONNX

使用 Hugging Face Optimum CLI 將 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型匯出至 ONNX。如要進一步瞭解如何使用 Optimum CLI 匯出模型，請參閱使用 optimum.exporters.onnx 將模型匯出為 ONNX 格式。

如要匯出模型，請開啟指令列環境並按照下列步驟操作：

安裝 Optimum CLI：
```
pip install optimum[onnx]
```
匯出模型。--model 引數會指定 Hugging Face 模型 ID。 --opset 引數會指定 ONNXRuntime 程式庫版本，並設為 17，以維持與 BigQuery 支援的 ONNXRuntime 程式庫相容性。
```
optimum-cli export onnx \
  --model sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 \
  --task sentence-similarity \
  --opset 17 all-MiniLM-L6-v2/
```

模型檔案會匯出至 all-MiniLM-L6-v2 目錄，並命名為 model.onnx。

對 Transformer 模型套用量化

使用 Optimum CLI 將量化套用至匯出的 Transformer 模型，以縮減模型大小並加快推論速度。詳情請參閱「量化」一節。

如要將量化套用至模型，請在指令列執行下列指令：

optimum-cli onnxruntime quantize \
  --onnx_model all-MiniLM-L6-v2/ \
  --avx512_vnni -o all-MiniLM-L6-v2_quantized

量化模型檔案會匯出至 all-MiniLM-L6-v2_quantized 目錄，並命名為 model_quantized.onnx。

將代碼化工具轉換為 ONNX

如要使用 ONNX 格式的 Transformer 模型生成嵌入，通常會使用權杖化工具產生模型的兩個輸入內容：input_ids 和 attention_mask。

如要產生這些輸入內容，請使用 onnxruntime-extensions 程式庫，將 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 模型的權杖化工具轉換為 ONNX 格式。轉換權杖化工具後，您就可以直接對原始文字輸入內容執行權杖化，以產生 ONNX 預測結果。

如要轉換權杖化工具，請在指令列上按照下列步驟操作：

安裝 Optimum CLI：
```
pip install optimum[onnx]
```
使用您選擇的文字編輯器，建立名為 convert-tokenizer.py 的檔案，以下範例使用 nano 文字編輯器：
```
nano convert-tokenizer.py
```

複製下列 Python 指令碼，並貼到 convert-tokenizer.py 檔案中：

from onnxruntime_extensions import gen_processing_models

# Load the Huggingface tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")

# Export the tokenizer to ONNX using gen_processing_models
onnx_tokenizer_path = "tokenizer.onnx"

# Generate the tokenizer ONNX model, and set the maximum token length.
# Ensure 'max_length' is set to a value less than the model's maximum sequence length, failing to do so will result in error during inference.
tokenizer_onnx_model = gen_processing_models(tokenizer, pre_kwargs={'max_length': 256})[0]

# Modify the tokenizer ONNX model signature.
# This is because certain tokenizers don't support batch inference.
tokenizer_onnx_model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value = 1

# Save the tokenizer ONNX model
with open(onnx_tokenizer_path, "wb") as f:
  f.write(tokenizer_onnx_model.SerializeToString())

儲存 convert-tokenizer.py 檔案。
執行 Python 指令碼來轉換權杖化工具：
```
python convert-tokenizer.py
```

轉換後的權杖化工具會匯出至 all-MiniLM-L6-v2_quantized 目錄，並命名為 tokenizer.onnx。

將轉換後的模型檔案上傳至 Cloud Storage

轉換 Transformer 模型和權杖化工具後，請執行下列操作：

建立 Cloud Storage bucket，用來儲存轉換後的檔案。
將轉換後的 Transformer 模型和權杖化工具檔案上傳至 Cloud Storage bucket。

建立資料集

建立 BigQuery 資料集來儲存機器學習模型。

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

前往 BigQuery 頁面
在「Explorer」窗格中，按一下專案名稱。
依序點按「View actions」(查看動作) >「Create dataset」(建立資料集)。
在「建立資料集」頁面中，執行下列操作：
- 在「Dataset ID」(資料集 ID) 中輸入 bqml_tutorial。
- 針對「Location type」(位置類型) 選取「Multi-region」(多區域)，然後選取「US (multiple regions in United States)」(us (多個美國區域))。
- 其餘設定請保留預設狀態，然後按一下「建立資料集」。

bq

如要建立新的資料集，請使用 bq mk 指令搭配 --location 旗標。如需可能的完整參數清單，請參閱 bq mk --dataset 指令參考資料。

建立名為「bqml_tutorial」的資料集，並將資料位置設為「US」，說明則設為「BigQuery ML tutorial dataset」：
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
這個指令採用 -d 捷徑，而不是使用 --dataset 旗標。如果您省略 -d 和 --dataset，該指令預設會建立資料集。
確認資料集已建立完成：
```
bq ls
```

API

請呼叫 datasets.insert 方法，搭配已定義的資料集資源。

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

在嘗試這個範例之前，請按照使用 BigQuery DataFrames 的 BigQuery 快速入門導覽課程中的 BigQuery DataFrames 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery DataFrames 參考說明文件。

如要驗證 BigQuery，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定 ADC」。

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

將 ONNX 模型匯入 BigQuery

將轉換後的權杖化工具和句子轉換器模型匯入為 BigQuery ML 模型。

選取下列選項之一：

控制台

在 Google Cloud 控制台開啟 BigQuery Studio。

前往 BigQuery Studio
在查詢編輯器中，執行下列 CREATE MODEL 陳述式，建立 tokenizer 模型。
```
 CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')
```
請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx。

作業完成後，「查詢結果」窗格中會顯示類似以下的訊息：Successfully created model named tokenizer。
點選「前往模型」，開啟「詳細資料」窗格。
查看「特徵欄」部分，瞭解模型輸入內容，並查看「標籤欄」部分，瞭解模型輸出內容。
在查詢編輯器中，執行下列 CREATE MODEL 陳述式，建立 all-MiniLM-L6-v2 模型。
```
 CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')
```
請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx。

作業完成後，「查詢結果」窗格中會顯示類似以下的訊息：Successfully created model named all-MiniLM-L6-v2。
點選「前往模型」，開啟「詳細資料」窗格。
查看「特徵欄」部分，瞭解模型輸入內容，並查看「標籤欄」部分，瞭解模型輸出內容。

bq

使用 bq 指令列工具的 query 指令執行 CREATE MODEL 陳述式。

在指令列中，執行下列指令來建立 tokenizer 模型。
```
bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
`bqml_tutorial.tokenizer`
OPTIONS
(MODEL_TYPE='ONNX',
MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')"
```
請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx。

作業完成後，您會看到類似以下的訊息：Successfully created model named tokenizer。
在指令列中，執行下列指令來建立 all-MiniLM-L6-v2 模型。
```
bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
`bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`
OPTIONS
(MODEL_TYPE='ONNX',
  MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')"
```
請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx。

作業完成後，您會看到類似以下的訊息：Successfully created model named all-MiniLM-L6-v2。

匯入模型後，請確認模型是否顯示在資料集中。

bq ls -m bqml_tutorial

輸出結果會與下列內容相似：

tableId            Type
------------------------
tokenizer          MODEL
all-MiniLM-L6-v2   MODEL

API

使用 jobs.insert 方法匯入模型。在要求主體中，使用 CREATE MODEL 陳述式填入 QueryRequest 資源的 query 參數。

使用下列 query 參數值建立 tokenizer 模型。
```
{
"query": "CREATE MODEL `PROJECT_ID :bqml_tutorial.tokenizer` OPTIONS(MODEL_TYPE='ONNX' MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')"
}
```
更改下列內容：
- PROJECT_ID 為您的專案 ID。
- TOKENIZER_BUCKET_PATH，並將其替換為您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx。
使用下列 query 參數值建立 all-MiniLM-L6-v2 模型。
```
{
"query": "CREATE MODEL `PROJECT_ID :bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2` OPTIONS(MODEL_TYPE='ONNX' MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')"
}
```
更改下列內容：
- PROJECT_ID 為您的專案 ID。
- TRANSFORMER_BUCKET_PATH，並提供您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx。

BigQuery DataFrames

如要驗證 BigQuery，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定 ADC」。

使用 ONNXModel 物件匯入權杖化工具和句子轉換器模型。

import bigframes
from bigframes.ml.imported import ONNXModel

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID

bigframes.options.bigquery.location = "US"

tokenizer = ONNXModel(
  model_path= "TOKENIZER_BUCKET_PATH"
)
imported_onnx_model = ONNXModel(
  model_path="TRANSFORMER_BUCKET_PATH"
)

更改下列內容：

PROJECT_ID 為您的專案 ID。
TOKENIZER_BUCKET_PATH，並將其替換為您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TOKENIZER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx。
TRANSFORMER_BUCKET_PATH，並提供您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 TRANSFORMER_BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx。

使用匯入的 ONNX 模型生成嵌入

使用匯入的權杖化工具和句子轉換器模型，根據bigquery-public-data.imdb.reviews公開資料集的資料生成嵌入。

選取下列選項之一：

控制台

使用 ML.PREDICT 函式透過模型生成嵌入。

查詢會使用巢狀 ML.PREDICT 呼叫，直接透過權杖化工具和嵌入模型處理原始文字，如下所示：

權杖化 (內部查詢)：內部 ML.PREDICT 呼叫會使用 bqml_tutorial.tokenizer 模型。並以 bigquery-public-data.imdb.reviews 公開資料集的 title 欄做為 text 輸入內容。tokenizer 模型會將原始文字字串轉換為主要模型所需的數值權杖輸入內容，包括 input_ids 和 attention_mask 輸入內容。
生成嵌入 (外部查詢)：外部 ML.PREDICT 呼叫會使用 bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2 模型。這項查詢會將內部查詢輸出內容中的 input_ids 和 attention_mask 資料欄做為輸入內容。

SELECT 陳述式會擷取 sentence_embedding 資料欄，該資料欄是 FLOAT 值的陣列，代表文字的語意嵌入。

在 Google Cloud 控制台開啟 BigQuery Studio。

前往 BigQuery Studio

在查詢編輯器中執行下列查詢。

SELECT
sentence_embedding
FROM
ML.PREDICT (MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`,
  (
  SELECT
    input_ids, attention_mask
  FROM
    ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`,
      (
      SELECT
        title AS text
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews` limit 10))))

結果會類似如下：

+-----------------------+
| sentence_embedding    |
+-----------------------+
| -0.02361682802438736  |
| 0.02025664784014225   |
| 0.005168713629245758  |
| -0.026361213997006416 |
| 0.0655381828546524    |
| ...                   |
+-----------------------+

bq

使用 bq 指令列工具的 query 指令執行查詢。這項查詢會使用 ML.PREDICT 函式，透過模型產生嵌入。

查詢會使用巢狀 ML.PREDICT 呼叫，直接透過權杖化工具和嵌入模型處理原始文字，如下所示：

權杖化 (內部查詢)：內部 ML.PREDICT 呼叫會使用 bqml_tutorial.tokenizer 模型。並以 bigquery-public-data.imdb.reviews 公開資料集的 title 欄做為 text 輸入內容。tokenizer 模型會將原始文字字串轉換為主要模型所需的數值權杖輸入內容，包括 input_ids 和 attention_mask 輸入內容。
生成嵌入 (外部查詢)：外部 ML.PREDICT 呼叫會使用 bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2 模型。這項查詢會將內部查詢輸出內容中的 input_ids 和 attention_mask 資料欄做為輸入內容。

SELECT 陳述式會擷取 sentence_embedding 資料欄，該資料欄是 FLOAT 值的陣列，代表文字的語意嵌入。

在指令列中執行下列指令，即可執行查詢。

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
sentence_embedding
FROM
ML.PREDICT (MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`,
  (
  SELECT
    input_ids, attention_mask
  FROM
    ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`,
      (
      SELECT
        title AS text
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews` limit 10))))'

結果會類似如下：

+-----------------------+
| sentence_embedding    |
+-----------------------+
| -0.02361682802438736  |
| 0.02025664784014225   |
| 0.005168713629245758  |
| -0.026361213997006416 |
| 0.0655381828546524    |
| ...                   |
+-----------------------+

BigQuery DataFrames

如要驗證 BigQuery，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定 ADC」。

使用 predict 方法，透過 ONNX 模型生成嵌入。

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.imdb.reviews", max_results=10)
df_pred = df.rename(columns={"title": "text"})
tokens = tokenizer.predict(df_pred)
predictions = imported_onnx_model.predict(tokens)
predictions.peek(5)

輸出結果會與下列內容相似：

Transformer 模型的輸出內容。