Video-Embeddings mit der Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING generieren

In dieser Anleitung wird gezeigt, wie Sie ein BigQuery ML-Remote-Modell erstellen, das auf das Foundation Model der Vertex AI verweist. Anschließend verwenden Sie dieses Modell mit der ML.GENERATE_EMBEDDING-Funktion, um Videoeinbettungen über Daten aus einer BigQuery-Objekttabelle zu erstellen.

Erforderliche Rollen

  • Zum Erstellen einer Verbindung benötigen Sie die Mitgliedschaft in der folgenden IAM-Rolle (Identity and Access Management):

    • roles/bigquery.connectionAdmin

  • Zum Erteilen von Berechtigungen für das Dienstkonto der Verbindung benötigen Sie die folgende Berechtigung:

    • resourcemanager.projects.setIamPolicy

  • Zum Erstellen des Modells mit BigQuery ML benötigen Sie die folgenden IAM-Berechtigungen:

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

  • Zum Ausführen von Inferenzen benötigen Sie die folgenden Berechtigungen:

    • bigquery.tables.getData für die Tabelle
    • bigquery.models.getData für das Modell
    • bigquery.jobs.create

Hinweise

  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

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset, um Ihr ML-Modell zu speichern:

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“ auf.

    Zur Seite „BigQuery“

  2. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

  3. Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

    Dataset erstellen

  4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

    • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

    • Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.

      Die öffentlichen Datasets sind am multiregionalen Standort US gespeichert. Der Einfachheit halber sollten Sie Ihr Dataset am selben Standort speichern.

    • Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

      Seite "Dataset erstellen"

Verbindung herstellen

Erstellen Sie eine Cloud-Ressourcenverbindung und rufen Sie das Dienstkonto der Verbindung ab. Erstellen Sie die Verbindung in demselben Standort wie dem des von Ihnen im vorherigen Schritt erstellten Datasets.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

  1. Rufen Sie die Seite BigQuery auf.

    BigQuery aufrufen

  2. Klicken Sie auf Hinzufügen und dann auf Verbindungen zu externen Datenquellen, um eine Verbindung zu erstellen.

  3. Wählen Sie in der Liste Verbindungstyp die Option Vertex AI-Remote-Modelle, Remote-Funktionen und BigLake (Cloud Resource) aus.

  4. Geben Sie im Feld Verbindungs-ID einen Namen für die Verbindung ein.

  5. Klicken Sie auf Verbindung erstellen.

  6. Klicken Sie auf Zur Verbindung.

  7. Kopieren Sie im Bereich Verbindungsinformationen die Dienstkonto-ID zur Verwendung in einem späteren Schritt.

bq

  1. Erstellen Sie in einer Befehlszeilenumgebung eine Verbindung:

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

    Der Parameter --project_id überschreibt das Standardprojekt.

    Ersetzen Sie dabei Folgendes:

    • REGION: Ihre Verbindungsregion
    • PROJECT_ID: Ihre Google Cloud-Projekt-ID
    • CONNECTION_ID: eine ID für Ihre Verbindung

    Wenn Sie eine Verbindungsressource herstellen, erstellt BigQuery ein eindeutiges Systemdienstkonto und ordnet es der Verbindung zu.

    Fehlerbehebung:Wird der folgende Verbindungsfehler angezeigt, aktualisieren Sie das Google Cloud SDK:

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

  2. Rufen Sie die Dienstkonto-ID ab und kopieren Sie sie zur Verwendung in einem späteren Schritt:

    bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

    Die Ausgabe sieht in etwa so aus:

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

Terraform

Verwenden Sie die Ressource google_bigquery_connection:

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für Clientbibliotheken einrichten.

Im folgenden Beispiel wird eine Cloud-Ressourcenverbindung mit dem Namen my_cloud_resource_connection in der Region US erstellt:


# 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 {}
}

Führen Sie die Schritte in den folgenden Abschnitten aus, um Ihre Terraform-Konfiguration auf ein Google Cloud-Projekt anzuwenden.

Cloud Shell vorbereiten

  1. Rufen Sie Cloud Shell auf.

  2. Legen Sie das Google Cloud-Standardprojekt fest, auf das Sie Ihre Terraform-Konfigurationen anwenden möchten.

    Sie müssen diesen Befehl nur einmal pro Projekt und in jedem beliebigen Verzeichnis ausführen.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    Umgebungsvariablen werden überschrieben, wenn Sie in der Terraform-Konfigurationsdatei explizite Werte festlegen.

Verzeichnis vorbereiten

Jede Terraform-Konfigurationsdatei muss ein eigenes Verzeichnis haben (auch als Stammmodul bezeichnet).

  1. Erstellen Sie in Cloud Shell ein Verzeichnis und eine neue Datei in diesem Verzeichnis. Der Dateiname muss die Erweiterung .tf haben, z. B. main.tf. In dieser Anleitung wird die Datei als main.tf bezeichnet. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Wenn Sie einer Anleitung folgen, können Sie den Beispielcode in jedem Abschnitt oder Schritt kopieren.

    Kopieren Sie den Beispielcode in das neu erstellte main.tf.

    Kopieren Sie optional den Code aus GitHub. Dies wird empfohlen, wenn das Terraform-Snippet Teil einer End-to-End-Lösung ist.

  3. Prüfen und ändern Sie die Beispielparameter, die auf Ihre Umgebung angewendet werden sollen.
  4. Speichern Sie die Änderungen.
  5. Initialisieren Sie Terraform. Dies ist nur einmal für jedes Verzeichnis erforderlich. 
    terraform init

    Fügen Sie optional die Option -upgrade ein, um die neueste Google-Anbieterversion zu verwenden: 

    terraform init -upgrade

Änderungen anwenden

  1. Prüfen Sie die Konfiguration und prüfen Sie, ob die Ressourcen, die Terraform erstellen oder aktualisieren wird, Ihren Erwartungen entsprechen: 
    terraform plan

    Korrigieren Sie die Konfiguration nach Bedarf.

  2. Wenden Sie die Terraform-Konfiguration an. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus und geben Sie yes an der Eingabeaufforderung ein: 
    terraform apply

    Warten Sie, bis Terraform die Meldung „Apply complete“ anzeigt.

  3. Öffnen Sie Ihr Google Cloud-Projekt, um die Ergebnisse aufzurufen. Rufen Sie in der Google Cloud Console Ihre Ressourcen in der Benutzeroberfläche auf, um sicherzustellen, dass Terraform sie erstellt oder aktualisiert hat.

Dem Dienstkonto Zugriff gewähren

Weisen Sie dem Dienstkonto der Verbindung die Rolle „Vertex AI-Nutzer“ zu.

Wenn Sie den Endpunkt beim Erstellen des Remote-Modells als URL angeben möchten, z. B. endpoint = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/publishers/google/models/text-embedding-004', gewähren Sie diese Rolle in demselben Projekt, das Sie in der URL angeben.

Wenn Sie beim Erstellen des Remote-Modells den Endpunkt mit dem Modellnamen angeben möchten, z. B. endpoint = 'text-embedding-004', gewähren Sie diese Rolle in demselben Projekt, in dem Sie das Remote-Modell erstellen möchten.

Die Zuweisung der Rolle in einem anderen Projekt führt zu dem Fehler bqcx-1234567890-xxxx@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access resource.

So weisen Sie die Rolle zu:

Console

  1. Zur Seite IAM & Verwaltung.

    IAM & Verwaltung aufrufen

  2. Klicken Sie auf Zugriff erlauben.

    Das Dialogfeld Principals hinzufügen wird geöffnet.

  3. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten die Dienstkonto-ID ein, die Sie zuvor kopiert haben.

  4. Wählen Sie im Feld Rolle auswählen die Option Vertex AI und dann Vertex AI-Nutzer aus.

  5. Klicken Sie auf Speichern.

gcloud

Führen Sie den Befehl gcloud projects add-iam-policy-binding aus:

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

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_NUMBER: Ihre Projektnummer
  • MEMBER: Die Dienstkonto-ID, die Sie zuvor kopiert haben

Objekttabelle erstellen

Erstellen Sie eine Objekttabelle, in der Videoinhalte gespeichert werden. Mit der Objekttabelle können Sie die Videos analysieren, ohne sie aus Cloud Storage zu verschieben.

Der von der Objekttabelle verwendete Cloud Storage-Bucket sollte sich im selben Projekt befinden, in dem Sie das Modell erstellen und die Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING aufrufen möchten. Wenn Sie die ML.GENERATE_EMBEDDING-Funktion in einem anderen Projekt als dem aufrufen möchten, das den von der Objekttabelle verwendeten Cloud Storage-Bucket enthält, müssen Sie dem Dienstkonto service-A@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com die Rolle "Storage Admin" auf Bucket-Ebene zuweisen.

Modell erstellen

  1. Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery.

    BigQuery aufrufen

  2. Erstellen Sie mit dem SQL-Editor ein Remote-Modell:

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

    Ersetzen Sie Folgendes:

    • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
    • DATASET_ID: die ID des Datasets, das das Modell enthalten soll
    • MODEL_NAME ist der Name des Modells.
    • REGION ist die Region, die von der Verbindung verwendet wird.
    • CONNECTION_ID: die ID Ihrer BigQuery-Verbindung.

      Wenn Sie sich Verbindungsdetails in der Google Cloud Console ansehen, ist dies der Wert im letzten Abschnitt der voll qualifizierten Verbindungs-ID, der unter Verbindungs-ID angezeigt wird, z. B. projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

    • ENDPOINT: das zu verwendende LLM für die Einbettung, in diesem Fall multimodalembedding@001.

Video-Embeddings generieren

Generieren Sie Video-Embeddings mit der ML.GENERATE_EMBEDDING-Funktion. Verwenden Sie dazu Videodaten aus einer Objekttabelle:

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)
);

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • DATASET_ID ist die ID des Datasets, das das Modell enthält.
  • MODEL_NAME: der Name des Remote-Modells über ein multimodalembedding@001-Modell.
  • TABLE_NAME: der Name der Objekttabelle, die die einzubettenden Videos enthält.
  • FLATTEN_JSON ist ein BOOL-Wert, der angibt, ob die Einbettung in eine separate Spalte geparst werden soll. Der Standardwert ist TRUE.
  • START_SECOND: ein FLOAT64-Wert, der die Sekunde im Video angibt, ab der die Einbettung beginnen soll. Der Standardwert ist 0. Dieser Wert muss positiv und kleiner als der Wert für end_second sein.
  • END_SECOND: ein FLOAT64-Wert, der die Sekunde im Video angibt, an der die Einbettung enden soll. Der Standardwert ist 120. Dieser Wert muss positiv und größer als der start_second-Wert sein.
  • INTERVAL_SECONDS: ein FLOAT64-Wert, der das Intervall angibt, das beim Erstellen von Einbettungen verwendet werden soll. Wenn du beispielsweise start_second = 0, end_second = 120 und interval_seconds = 10 festlegst, wird das Video in zwölf 10-Sekunden-Segmente ([0, 10), [10, 20), [20, 30)...) unterteilt und für jedes Segment werden Einbettungen generiert. Dieser Wert muss größer als 4 und kleiner als 120 sein. Der Standardwert ist 16.

Beispiel

Im folgenden Beispiel wird gezeigt, wie Sie Einbettungen für die Videos in der videos-Objekttabelle erstellen. Für jedes 5-Sekunden-Intervall zwischen der 10-Sekunden- und der 40-Sekunden-Marke in jedem Video werden Einbettungen erstellt.

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)
  );