Genera testo utilizzando un modello text-bison e la funzione ML.GENERATE_TEXT

Questo tutorial mostra come creare un modello remoto che si basa text-bison@002 modello linguistico di grandi dimensioni (LLM), e poi utilizzarlo insieme Funzione ML.GENERATE_TEXT per eseguire varie attività di generazione di testo. Questo tutorial utilizza bigquery-public-data.imdb.reviews tabella pubblica.

Importante: il modello text-bison viene interrotto il 9 ottobre 2024. Se hai modelli remoti che utilizzano questo modello, esegui la migrazione a un Modello Gemini 1.5 il prima possibile.

Autorizzazioni obbligatorie

• Per creare il set di dati, è necessario il bigquery.datasets.create Autorizzazione IAM (Identity and Access Management).

• Per creare la risorsa di connessione, devi disporre dei seguenti IAM autorizzazioni:

  • bigquery.connections.create
  • bigquery.connections.get

• Per concedere le autorizzazioni all'account di servizio della connessione, è necessario il seguente autorizzazione:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Per creare il modello, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.connections.delegate

• Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:

  • bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

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

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di BigQuery, consulta Prezzi di BigQuery in documentazione di BigQuery.

Per ulteriori informazioni sui prezzi di Vertex AI, consulta Prezzi di Vertex AI .

Prima di iniziare

1. 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

2. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

3. Abilita le API BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI.

   Abilita le API

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML:

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina di BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del tuo progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea il set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati, segui questi passaggi:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

     I set di dati pubblici vengono archiviati nell'US più regioni. Per semplicità, per archiviare il set di dati nella stessa posizione.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea il set di dati.

     

Crea una connessione

Crea un Connessione alle risorse cloud e recuperare l'account di servizio della connessione. Crea la connessione in nella stessa località del set di dati che hai creato passaggio precedente.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Per creare una connessione, fai clic su Aggiungi e poi fai clic su Connessioni a origini dati esterne.

3. Nell'elenco Tipo di connessione, seleziona Modelli remoti Vertex AI, funzioni remote e BigLake (risorsa Cloud).

4. Nel campo ID connessione, inserisci un nome per connessione.

5. Fai clic su Crea connessione.

6. Fai clic su Vai alla connessione.

7. Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in una passaggio successivo.

bq

1. In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
   

   Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

   Sostituisci quanto segue:

   • REGION: il tuo regione di connessione
   • PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
   • CONNECTION_ID: un ID per connessione

   Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea di account di servizio di sistema univoco e lo associa alla connessione.

   Risoluzione dei problemi: se ricevi il seguente errore di connessione, Aggiorna Google Cloud SDK:

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. Recupera e copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in un secondo momento passaggio:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   L'output è simile al seguente:

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

Aggiungi la seguente sezione al tuo file main.tf.

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

Sostituisci quanto segue:

• CONNECTION_ID: un ID per connessione
• PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto Google Cloud
• REGION: il tuo regione di connessione

Concedi le autorizzazioni all'account di servizio della connessione

Per concedere all'account di servizio della connessione un ruolo appropriato per accedere al Segui questi passaggi:

1. Vai alla sezione IAM e Console di amministrazione.

   Vai a IAM e Amministratore

2. Fai clic su Concedi l'accesso.

3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che copiato in precedenza.

4. Nel campo Seleziona un ruolo, scegli Vertex AI, quindi seleziona Ruolo utente Vertex AI.

5. Fai clic su Salva.

Crea il modello remoto

Crea un modello remoto che rappresenta un modello Vertex AI ospitato modello linguistico di grandi dimensioni (LLM):

SQL

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Esegui la seguente istruzione nell'editor query:

   CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.llm_model`
   REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
   OPTIONS (ENDPOINT = 'text-bison@002');
   

   Sostituisci quanto segue:

   • LOCATION: posizione della connessione
   • CONNECTION_ID: l'ID del tuo Connessione BigQuery

     Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, questo è il valore riportato nell'ultima sezione l'ID connessione completo mostrato ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

   Il completamento della query richiede diversi secondi, dopodiché il modello llm_model compare nel set di dati bqml_tutorial nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non sono risultati di query.

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui i DataFrame di BigQuery nella guida rapida di BigQuery utilizzando BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta Documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Impostare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

import bigframes
from bigframes.ml.llm import PaLM2TextGenerator

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID
bigframes.options.bigquery.location = LOCATION

model = PaLM2TextGenerator()

Esegui l'estrazione delle parole chiave

Esegui l'estrazione di parole chiave dalle recensioni di film IMDB per utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

SQL

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, inserisci la seguente istruzione per eseguire parole chiave di video in base a cinque recensioni di film:

   SELECT
   ml_generate_text_result['predictions'][0]['content'] AS generated_text,
   ml_generate_text_result['predictions'][0]['safetyAttributes']
     AS safety_attributes,
   * EXCEPT (ml_generate_text_result)
   FROM
   ML.GENERATE_TEXT(
     MODEL `bqml_tutorial.llm_model`,
     (
       SELECT
         CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt,
         *
       FROM
         `bigquery-public-data.imdb.reviews`
       LIMIT 5
     ),
     STRUCT(
       0.2 AS temperature,
       100 AS max_output_tokens));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | generated_text                         | safety_attributes                           | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | " Keywords:\n- British Airways\n-      | {"blocked":false,"categories":              |                         | Extract the key words from |     |
   | acting\n- story\n- kid\n- switch off"  | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | the text below: I had to   |     |
   |                                        | "Finance","Health","Insult",                |                         | see this on the British    |     |
   |                                        | "Profanity","Religion & Belief",            |                         | Airways plane. It was      |     |
   |                                        | "Sexual","Toxic"]                           |                         | terribly bad acting and    |     |
   |                                        | "safetyRatings":[{"category":               |                         | a dumb story. Not even     |     |
   |                                        | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | a kid would enjoy this...  |     |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | " - Family movie\n- ITV station\n- THE | {"blocked":false,"categories":              |                         | Extract the key words from |     |
   | REAL HOWARD SPITZ\n- Roald Dahl\n-     | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | the text below: This is    |     |
   | DOCTOR WHO\n- Pulp fiction\n- Child    | "Health","Illicit Drugs","Insult",          |                         | a family movie that was    |     |
   | abuse\n- KINDERGARTEN COP\n- PC\n-     | "Legal","Profanity","Public Safety",        |                         | broadcast on my local      |     |
   | Children's author\n- Vadim Jean\n-     | "Sexual","Toxic","Violent"],                |                         | ITV station at 1.00 am a   |     |
   | Haphazard\n- Kelsey Grammar\n-         | "safetyRatings":[{"category":               |                         | couple of nights ago.      |     |
   | Dead pan\n- Ridiculous camera angles"  | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | This might be a strange... |     |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le seguenti colonne:

   • generated_text: il testo generato.
   • safety_attributes: gli attributi relativi alla sicurezza, insieme a informazioni su se i contenuti sono bloccati a causa di una delle categorie di blocco. Per ulteriori informazioni sugli attributi di sicurezza, vedi API Vertex PaLM.
   • ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per l'attributo corrispondente riga di comando. Se l'operazione è riuscita, questo valore è vuoto.
   • prompt: il prompt utilizzato per l'analisi del sentiment.
   • Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

3. Facoltativo: anziché analizzare manualmente il codice JSON restituito dalla funzione, che hai fatto nel passaggio precedente, utilizza l'argomento flatten_json_output per restituiscono il testo generato e gli attributi di sicurezza in colonne separate.

   Esegui la seguente istruzione nell'editor query:

   SELECT
   *
   FROM
   ML.GENERATE_TEXT(
     MODEL `bqml_tutorial.llm_model`,
     (
       SELECT
         CONCAT('Extract the key words from the text below: ', review) AS prompt,
         *
       FROM
         `bigquery-public-data.imdb.reviews`
       LIMIT 5
     ),
     STRUCT(
       0.2 AS temperature,
       100 AS max_output_tokens,
       TRUE AS flatten_json_output));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | ml_generate_text_llm_result            | ml_generate_text_rai_result                 | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | Keywords:                              | {"blocked":false,"categories":              |                         | Extract the key words from |     |
   | - British Airways                      | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | the text below: I had to   |     |
   | - acting                               | "Finance","Health","Insult",                |                         | see this on the British    |     |
   | - story                                | "Profanity","Religion & Belief",            |                         | Airways plane. It was      |     |
   | - kid                                  | "Sexual","Toxic"]                           |                         | terribly bad acting and    |     |
   | - switch off                           | "safetyRatings":[{"category":               |                         | a dumb story. Not even     |     |
   |                                        | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | a kid would enjoy this...  |     |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | - Family movie                         | {"blocked":false,"categories":              |                         | Extract the key words from |     |
   | - ITV station                          | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | the text below: This is    |     |
   | - THE REAL HOWARD SPITZ                | "Health","Illicit Drugs","Insult",          |                         | a family movie that was    |     |
   | - Roald Dahl                           | "Legal","Profanity","Public Safety",        |                         | broadcast on my local      |     |
   | - DOCTOR WHO                           | "Sexual","Toxic","Violent"],                |                         | ITV station at 1.00 am a   |     |
   | - Pulp Fiction                         | "safetyRatings":[{"category":               |                         | couple of nights ago.      |     |
   | - ...                                  | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | This might be a strange... |     |
   +----------------------------------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le seguenti colonne:

   • ml_generate_text_llm_result: il testo generato.
   • ml_generate_text_rai_result: gli attributi di sicurezza, insieme a informazioni sul blocco dei contenuti a causa di uno dei seguenti motivi: che bloccano la pubblicazione delle categorie. Per ulteriori informazioni sugli attributi di sicurezza, vedi API Vertex PaLM.
   • ml_generate_text_status: lo stato della risposta dell'API per l'attributo corrispondente riga di comando. Se l'operazione è riuscita, questo valore è vuoto.
   • prompt: il prompt utilizzato per l'estrazione delle parole chiave.
   • Tutte le colonne della tabella bigquery-public-data.imdb.reviews.

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui i DataFrame di BigQuery nella guida rapida di BigQuery utilizzando BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta Documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Impostare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione predict per eseguire il modello remoto:

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.imdb.reviews", max_results=5)
df_prompt_prefix = "Extract the key words from the text below: "
df_prompt = df_prompt_prefix + df["review"]

# Predict using the model
df_pred = model.predict(df_prompt, temperature=0.2, max_output_tokens=100)
df_pred.peek(5)

Il risultato è simile al seguente:

Esegui analisi del sentiment

Esegui l'analisi del sentiment sulle recensioni dei film IMDB utilizzando il modello remoto e la funzione ML.GENERATE_TEXT:

SQL

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai a BigQuery

2. Nell'editor query, esegui la seguente istruzione per eseguire il sentiment sull'analisi di cinque recensioni di film:

   SELECT
   ml_generate_text_result['predictions'][0]['content'] AS generated_text,
   ml_generate_text_result['predictions'][0]['safetyAttributes']
     AS safety_attributes,
   * EXCEPT (ml_generate_text_result)
   FROM
   ML.GENERATE_TEXT(
     MODEL `bqml_tutorial.llm_model`,
     (
       SELECT
         CONCAT(
           'perform sentiment analysis on the following text, return one the following categories: positive, negative: ',
           review) AS prompt,
         *
       FROM
         `bigquery-public-data.imdb.reviews`
       LIMIT 5
     ),
     STRUCT(
       0.2 AS temperature,
       100 AS max_output_tokens));
   

   L'output è simile al seguente, con le colonne non generate omesse per chiarezza:

   +----------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | generated_text | safety_attributes                           | ml_generate_text_status | prompt                     | ... |
   +----------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | "negative"     | {"blocked":false,"categories":              |                         | perform sentiment analysis |     |
   |                | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | on the following text,     |     |
   |                | "Finance","Health","Insult",                |                         | return one the following   |     |
   |                | "Profanity","Religion & Belief",            |                         | categories: positive,      |     |
   |                | "Sexual","Toxic"]                           |                         | negative: I  had to see    |     |
   |                | "safetyRatings":[{"category":               |                         | this on the British        |     |
   |                | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | Airways plane. It was...   |     | 
   +----------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   | "negative"     | {"blocked":false,"categories":              |                         | perform sentiment analysis |     |
   |                | ["Death, Harm & Tragedy","Derogatory",      |                         | on the following text,     |     |
   |                | "Health","Illicit Drugs","Insult",          |                         | return one the following   |     |
   |                | "Legal","Profanity","Public Safety",        |                         | categories: positive,      |     |
   |                | "Sexual","Toxic","Violent"],                |                         | negative: This is a family |     |
   |                | "safetyRatings":[{"category":               |                         | movie that was broadcast   |     |
   |                | "Dangerous Content","probabilityScore"...   |                         | on my local ITV station... |     |
   +----------------+---------------------------------------------+-------------------------+----------------------------+-----+
   

   I risultati includono le stesse colonne documentate Esegui l'estrazione delle parole chiave.

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui i DataFrame di BigQuery nella guida rapida di BigQuery utilizzando BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta Documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Impostare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione predict per eseguire il modello remoto:

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.imdb.reviews", max_results=5)
df_prompt_prefix = "perform sentiment analysis on the following text, return one the following categories: positive, negative: "
df_prompt = df_prompt_prefix + df["review"]

# Predict using the model
df_pred = model.predict(df_prompt, temperature=0.2, max_output_tokens=100)
df_pred.peek(5)

Il risultato è simile al seguente:

Esegui la pulizia

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.

   Vai a Gestisci risorse

2. Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
3. Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.