ML.GENERATE_EMBEDDING 関数を使用して動画エンベディングを生成する

このドキュメントでは、Vertex AI エンベディングの基盤モデルを参照する、BigQuery ML のリモートモデルを作成する方法について説明します。次に、そのモデルを ML.GENERATE_EMBEDDING 関数で使用し、BigQuery のオブジェクト テーブルのデータを使用して動画エンベディングを作成します。

必要なロール

  • 接続を作成するには、次の Identity and Access Management（IAM）ロールのメンバーシップが必要です。

    • roles/bigquery.connectionAdmin

  • 接続のサービス アカウントに権限を付与するには、次の権限が必要です。

    • resourcemanager.projects.setIamPolicy

  • BigQuery ML を使用してモデルを作成するには、次の IAM 権限が必要です。

    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.models.create
    • bigquery.models.getData
    • bigquery.models.updateData
    • bigquery.models.updateMetadata

  • 推論を実行するには、次の権限が必要です。

    • テーブルに対する bigquery.tables.getData
    • モデルに対する bigquery.models.getData
    • bigquery.jobs.create

始める前に

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

    Go to project selector

  2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

    Enable the APIs

データセットを作成する

ML モデルを保存する BigQuery データセットを作成します。

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    [BigQuery] ページに移動

  2. [エクスプローラ] ペインで、プロジェクト名をクリックします。

  3. 「アクションを表示」> [データセットを作成] をクリックします。

    データセットを作成する。

  4. [データセットを作成する] ページで、次の操作を行います。

    • [データセット ID] に「bqml_tutorial」と入力します。

    • [ロケーション タイプ] で [マルチリージョン] を選択してから、[US (米国の複数のリージョン)] を選択します。

      一般公開データセットは US マルチリージョンに保存されています。わかりやすくするため、データセットを同じロケーションに保存します。

    • 残りのデフォルトの設定は変更せず、[データセットを作成] をクリックします。

      データセットの作成ページ。

接続を作成する

クラウド リソース接続を作成し、接続のサービス アカウントを取得します。前の手順で作成したデータセットと同じロケーションに接続を作成します。

次のオプションのいずれかを選択します。

コンソール

  1. [BigQuery] ページに移動します。

    [BigQuery] に移動

  2. 接続を作成するには、[追加] をクリックし、続いて [外部データソースへの接続] をクリックします。

  3. [接続タイプ] リストで、[Vertex AI リモートモデル、リモート関数、BigLake（Cloud リソース）] を選択します。

  4. [接続 ID] フィールドに接続の名前を入力します。

  5. [接続を作成] をクリックします。

  6. [接続へ移動] をクリックします。

  7. [接続情報] ペインで、次の手順で使用するサービス アカウント ID をコピーします。

bq

  1. コマンドライン環境で接続を作成します。

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

    --project_id パラメータは、デフォルト プロジェクトをオーバーライドします。

    次のように置き換えます。

    接続リソースを作成すると、BigQuery は、一意のシステム サービス アカウントを作成し、それを接続に関連付けます。

    トラブルシューティング: 次の接続エラーが発生した場合は、Google Cloud SDK を更新します。

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

  2. 後の手順で使用するため、サービス アカウント ID を取得してコピーします。

    bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

    出力は次のようになります。

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

Terraform

main.tf ファイルに次のセクションを追加します。 

 ## 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 {}
}
次のように置き換えます。

サービス アカウントにアクセス権を付与する

接続の使用権限をサービス アカウントに付与します。権限を付与しないと、エラーが発生します。次のオプションのいずれかを選択します。

コンソール

  1. [IAM と管理] ページに移動します。

    [IAM と管理] に移動

  2. [アクセスを許可] をクリックします。

    [プリンシパルを追加] ダイアログが開きます。

  3. [新しいプリンシパル] フィールドに、前の手順でコピーしたサービス アカウント ID を入力します。

  4. [ロールを選択] フィールドで、[Vertex AI] を選択し、[Vertex AI ユーザー] を選択します。

  5. [保存] をクリックします。

gcloud

gcloud projects add-iam-policy-binding コマンドを実行します。

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/aiplatform.user' --condition=None

次のように置き換えます。

  • PROJECT_NUMBER: プロジェクトの番号
  • MEMBER: 先ほどコピーしたサービス アカウント ID

モデルを作成する

  1. Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

    [BigQuery] に移動

  2. SQL エディタを使用してリモートモデルを作成します。

    CREATE OR REPLACE MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`
OPTIONS (ENDPOINT = 'ENDPOINT');

    次のように置き換えます。

    • PROJECT_ID: プロジェクト ID
    • DATASET_ID: モデルを格納するデータセットの ID
    • MODEL_NAME: モデルの名前
    • REGION: 接続で使用されるリージョン
    • CONNECTION_ID: BigQuery 接続の ID

      Google Cloud コンソールで接続の詳細を表示する場合、これは [接続 ID] に表示される完全修飾接続 ID の最後のセクションの値です。例: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

    • ENDPOINT: 使用するエンベディング LLM。この場合は multimodalembedding@001 です。

動画エンベディングを生成する

オブジェクト テーブルの動画データを使用して、ML.GENERATE_EMBEDDING 関数で動画エンベディングを生成します。

SELECT *
FROM ML.GENERATE_EMBEDDING(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME,
  STRUCT(FLATTEN_JSON AS flatten_json_output,
    START_SECOND AS start_second,
    END_SECOND AS end_second,
    INTERVAL_SECONDS AS interval_seconds)
);

次のように置き換えます。

  • PROJECT_ID: プロジェクト ID。
  • DATASET_ID: モデルを保存するデータセットの ID。
  • MODEL_NAME: multimodalembedding@001 モデルのリモートモデルの名前。
  • TABLE_NAME: 埋め込む動画を含むオブジェクト テーブルの名前。
  • FLATTEN_JSON: エンベディングを別の列にパースするかどうかを示す BOOL 値。デフォルト値は TRUE です。
  • START_SECOND: エンベディングを開始する動画の秒数を指定する FLOAT64 値。デフォルト値は 0 です。この値は正の値で、end_second 値より小さくする必要があります。
  • END_SECOND: エンベディングを終了する動画の秒数を指定する FLOAT64 値。デフォルト値は 120 です。この値は正の値で、start_second 値より大きくする必要があります。
  • INTERVAL_SECONDS: エンベディングの作成時に使用する間隔を指定する FLOAT64 値。たとえば、start_second = 0、end_second = 120、interval_seconds = 10 を設定すると、動画は 10 秒のセグメント（[0, 10), [10, 20), [20, 30)...）に 12 分割され、各セグメントに対してエンベディングが生成されます。この値は 4 より大きく、120 より小さくする必要があります。デフォルト値は 16 です。

例

次の例は、videos オブジェクト テーブル内に画像エンベディングを作成する方法を示しています。エンベディングは、各動画の 10 秒目から 40 秒目までの間に 5 秒ごとの間隔で作成されます。

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL `mydataset.embedding_model`,
    TABLE mydataset.videos,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output,
    10 AS start_second,
    40 AS end_second,
    5 AS interval_seconds)
  );