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Gemma 개방형 모델과 ML.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 텍스트 생성

이 튜토리얼에서는 Gemma 모델을 기반으로 하는 원격 모델을 만드는 방법과 이 모델을 ML.GENERATE_TEXT 함수와 함께 사용하여 bigquery-public-data.imdb.reviews 공개 테이블에서 영화 리뷰에서 키워드를 추출하고 감정 분석을 수행하는 방법을 보여줍니다.

필수 권한

데이터 세트를 만들려면 bigquery.datasets.create Identity and Access Management(IAM) 권한이 필요합니다.
연결 리소스를 만들려면 다음 IAM 권한이 필요합니다.
- bigquery.connections.create
- bigquery.connections.get
연결의 서비스 계정에 권한을 부여하려면 다음 권한이 필요합니다.
- resourcemanager.projects.setIamPolicy
모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.connections.delegate
추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.
- bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI model that's represented by the remote model.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

BigQuery 가격 책정에 대한 자세한 내용은 BigQuery 문서의 BigQuery 가격 책정을 참조하세요.

Vertex AI에 배포하는 개방형 모델은 머신 시간당 요금이 청구됩니다. 즉, 엔드포인트가 완전히 설정되는 즉시 비용이 청구되기 시작하고 배포가 취소될 때까지 계속됩니다. Vertex AI 가격 책정에 대한 자세한 내용은 Vertex AI 가격 책정 페이지를 참조하세요.

시작하기 전에

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.
Enable the APIs

Vertex AI에 Gemma 모델 배포

Model Garden 모델 배포의 안내에 따라 gemma-2-27b-it 모델을 Vertex AI에 배포합니다.

데이터 세트 만들기

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery 페이지로 이동
탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.
작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.
데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.
- 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.
- 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.
공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.
- 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

bq

새 데이터 세트를 만들려면 --location 플래그와 함께 bq mk 명령어를 실행합니다. 사용할 수 있는 전체 파라미터 목록은 bq mk --dataset 명령어 참조를 확인하세요.

데이터 위치가 US로 설정되고 설명이 BigQuery ML tutorial dataset인 bqml_tutorial 데이터 세트를 만듭니다.
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
--dataset 플래그를 사용하는 대신 이 명령어는 -d 단축키를 사용합니다. -d와 --dataset를 생략하면 이 명령어는 기본적으로 데이터 세트를 만듭니다.
데이터 세트가 생성되었는지 확인합니다.
```
bq ls
```

API

데이터 세트 리소스가 정의된 datasets.insert 메서드를 호출합니다.

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

연결 만들기

클라우드 리소스 연결을 만들고 연결의 서비스 계정을 가져옵니다. 이전 단계에서 만든 데이터 세트와 동일한 위치에 연결을 만듭니다.

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
연결을 만들려면 추가를 클릭한 다음 외부 데이터 소스에 연결을 클릭합니다.
연결 유형 목록에서 Vertex AI 원격 모델, 원격 함수, BigLake(Cloud 리소스)를 선택합니다.
연결 ID 필드에 연결 이름을 입력합니다.
연결 만들기를 클릭합니다.
연결로 이동을 클릭합니다.
연결 정보 창에서 나중의 단계에 사용할 서비스 계정 ID를 복사합니다.

bq

명령줄 환경에서 연결을 만듭니다.
```
bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
```
--project_id 매개변수는 기본 프로젝트를 재정의합니다.

다음을 바꿉니다.
- REGION: 연결 리전
- PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
- CONNECTION_ID: 연결의 ID
연결 리소스를 만들면 BigQuery가 고유한 시스템 서비스 계정을 만들고 이를 연결에 연계합니다.

문제 해결: 다음 연결 오류가 발생하면 Google Cloud SDK를 업데이트하세요.
```
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
```

이후 단계에서 사용할 수 있도록 서비스 계정 ID를 가져와 복사합니다.

bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

출력은 다음과 유사합니다.

name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

Terraform

google_bigquery_connection 리소스를 사용합니다.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 클라이언트 라이브러리의 인증 설정을 참조하세요.

다음 예시에서는 US 리전에 my_cloud_resource_connection이라는 Cloud 리소스 연결을 만듭니다.


# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Google Cloud 프로젝트에 Terraform 구성을 적용하려면 다음 섹션의 단계를 완료하세요.

Cloud Shell 준비

Cloud Shell을 실행합니다.
Terraform 구성을 적용할 기본 Google Cloud 프로젝트를 설정합니다.

이 명령어는 프로젝트당 한 번만 실행하면 되며 어떤 디렉터리에서도 실행할 수 있습니다.
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
Terraform 구성 파일에서 명시적 값을 설정하면 환경 변수가 재정의됩니다.

디렉터리 준비

각 Terraform 구성 파일에는 자체 디렉터리(루트 모듈이라고도 함)가 있어야 합니다.

Cloud Shell에서 디렉터리를 만들고 해당 디렉터리 내에 새 파일을 만드세요. 파일 이름에는 .tf 확장자가 있어야 합니다(예: main.tf). 이 튜토리얼에서는 파일을 main.tf라고 합니다.
```
mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
```
튜토리얼을 따라 하는 경우 각 섹션이나 단계에서 샘플 코드를 복사할 수 있습니다.

샘플 코드를 새로 만든 main.tf에 복사합니다.

필요한 경우 GitHub에서 코드를 복사합니다. 이는 Terraform 스니펫이 엔드 투 엔드 솔루션의 일부인 경우에 권장됩니다.
환경에 적용할 샘플 매개변수를 검토하고 수정합니다.
변경사항을 저장합니다.
Terraform을 초기화합니다. 이 작업은 디렉터리당 한 번만 수행하면 됩니다.
```
terraform init
```
원하는 경우 최신 Google 공급업체 버전을 사용하려면 -upgrade 옵션을 포함합니다.
```
terraform init -upgrade
```

변경사항 적용

구성을 검토하고 Terraform에서 만들거나 업데이트할 리소스가 예상과 일치하는지 확인합니다.
```
terraform plan
```
필요에 따라 구성을 수정합니다.
다음 명령어를 실행하고 프롬프트에 yes를 입력하여 Terraform 구성을 적용합니다.
```
terraform apply
```
Terraform에 '적용 완료' 메시지가 표시될 때까지 기다립니다.
결과를 보려면 Google Cloud 프로젝트를 엽니다. Google Cloud 콘솔에서 UI의 리소스로 이동하여 Terraform이 리소스를 만들었거나 업데이트했는지 확인합니다.

연결의 서비스 계정에 권한 부여

연결의 서비스 계정에 Vertex AI 사용자 역할을 부여합니다. 시작하기 전에 섹션에서 만들었거나 선택한 것과 동일한 프로젝트에서 이 역할을 부여해야 합니다. 다른 프로젝트에서 역할을 부여하면 bqcx-1234567890-xxxx@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access resource 오류가 발생합니다.

역할을 부여하려면 다음 단계를 따르세요.

IAM 및 관리자 페이지로 이동합니다.

IAM 및 관리자로 이동
액세스 권한 부여를 클릭합니다.
새 주 구성원 필드에 앞에서 복사한 서비스 계정 ID를 입력합니다.
역할 선택 필드에서 Vertex AI를 선택한 후 Vertex AI 사용자 역할을 선택합니다.
저장을 클릭합니다.

원격 모델 만들기

호스팅된 Vertex AI 모델을 나타내는 원격 모델을 만듭니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동
쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행합니다.

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'https://ENDPOINT_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/ENDPOINT_PROJECT_ID/locations/ENDPOINT_REGION/endpoints/ENDPOINT_ID');

다음을 바꿉니다.

LOCATION: 연결 위치
CONNECTION_ID: BigQuery 연결의 ID
Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 열람할 때 이는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).
ENDPOINT_REGION: 개방형 모델이 배포되는 리전
ENDPOINT_PROJECT_ID: 개방형 모델이 배포되는 프로젝트
ENDPOINT_ID: 개방형 모델에서 사용하는 HTTPS 엔드포인트의 ID. 온라인 예측 페이지에서 개방형 모델을 찾아 ID 필드의 값을 복사하여 엔드포인트 ID를 가져올 수 있습니다.

다음 예시에서는 유효한 HTTP 엔드포인트의 형식을 보여줍니다.

https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234.

쿼리가 완료되는 데 몇 초 정도 걸리며 그 이후에는 gemma_model 모델이 탐색기 창의 bqml_tutorial 데이터 세트에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 없습니다.

키워드 추출 수행

원격 모델과 ML.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 IMDB 영화 리뷰에서 키워드를 추출합니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

쿼리 편집기에서 다음 문을 입력하여 영화 리뷰 5개에서 키워드를 추출합니다.

SELECT
  *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT('Extract the key words from the movie review below: ', review) AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      100 AS max_output_tokens,
      TRUE AS flatten_json_output));

출력은 다음과 유사하며 생성되지 않은 열은 명확성을 위해 생략됩니다.

+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| generated_text                               | ml_generate_text_status | prompt                      | ... |
+----------------------------------------------+-------------------------------------------------------+-----+
| Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
| movie review: * **Romance:**                 |                         | the movie review below:     |     |
| "romantic tryst," "elope" * **Comedy:**      |                         | Linda Arvidson (as Jennie)  |     |
| "Contrived Comedy" * **Burglary:**           |                         | and Harry Solter (as Frank) |     |
| "burglar," "rob," "booty" * **Chase:**       |                         | are enjoying a romantic     |     |
| "chases," "escape" * **Director:** "D.W.     |                         | tryst, when in walks her    |     |
| Griffith" * **Actors:** "Linda Arvidson,"... |                         | father Charles Inslee;...   |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
| movie review: * **Elderbush Gilch:** The     |                         | the movie review below:     |     |
| name of the movie being reviewed. *          |                         | This is the second addition |     |
| **Disappointment:** The reviewer's           |                         | to Frank Baum's personally  |     |
| overall feeling about the film. *            |                         | produced trilogy of Oz      |     |
| **Dim-witted:** Describes the story          |                         | films. It's essentially the |     |
| line negatively. * **Moronic, sadistic,...   |                         | same childishness as the... |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+

결과에 다음 열이 포함됩니다.

generated_text: 생성된 텍스트입니다.
ml_generate_text_status: 해당 행의 API 응답 상태입니다. 작업이 성공하면 이 값이 비어 있습니다.
prompt: 감정 분석에 사용되는 프롬프트입니다.
bigquery-public-data.imdb.reviews 테이블의 모든 열입니다.

감정 분석 수행

원격 모델과 ML.GENERATE_TEXT 함수를 사용하여 IMDB 영화 리뷰에 대한 감정 분석을 수행합니다.

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery로 이동

쿼리 편집기에서 다음 문을 실행하여 영화 리뷰 5개에 대한 감정 분석을 수행합니다.

SELECT
  *
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT('Analyze the sentiment of the following movie review and classify it as either POSITIVE or NEGATIVE. \nMovie Review: ', review) AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      128 AS max_output_tokens,
      TRUE AS flatten_json_output));

출력은 다음과 유사하며 생성되지 않은 열은 명확성을 위해 생략됩니다.

+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| generated_text                               | ml_generate_text_status | prompt                      | ... |
+----------------------------------------------+-------------------------------------------------------+-----+
| **Sentiment:** NEGATIVE **Justification:**   |                         | Analyze the sentiment of    |     |
| * **Negative Language:** The reviewer uses   |                         | movie review and classify   |     |
| phrases like "don't quite make it," "come to |                         | it as either POSITIVE or    |     |
| mind," "quite disappointing," and "not many  |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
| laughs." * **Specific Criticisms:** The      |                         | Although Charlie Chaplin    |     |
| reviewer points out specific flaws in the    |                         | made some great short       |     |
| plot and humor, stating that the manager...  |                         | comedies in the late...     |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| **Sentiment:** NEGATIVE **Reasoning:**       |                         | Analyze the sentiment of    |     |
| * **Negative Language:** The reviewer uses   |                         | movie review and classify   |     |
| phrases like "poor writing," "static camera- |                         | it as either POSITIVE or    |     |
| work," "chews the scenery," "all surface and |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
| no depth," "sterile spectacles," which all   |                         | Opulent sets and sumptuous  |     |
| carry negative connotations. * **Comparison  |                         | costumes well photographed  |     |
| to a More Successful Film:**...              |                         | by Theodor Sparkuhl, and... |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+

결과에는 키워드 추출 수행에 대해 설명된 것과 동일한 열이 포함됩니다.

모델 배포 취소

권장되는 대로 프로젝트를 삭제하지 않기로 선택한 경우 비용이 계속 청구되지 않도록 Vertex AI에서 Gemma 모델 배포를 취소해야 합니다.

삭제

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.