Generare incorporamenti di immagini utilizzando la funzione ML.GENERATE_THREADDING

Anteprima

Questo prodotto o funzionalità è soggetto ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici del servizio. I prodotti e le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Nota: per fornire feedback o richiedere assistenza per questa funzione, invia un'email a [e-mail].

Questo documento mostra come creare un modello BigQuery ML modello remoto che fa riferimento a un incorporamento di Vertex AI modello di base. Poi lo userai con Funzione ML.GENERATE_EMBEDDING per creare incorporamenti di immagini utilizzando i dati BigQuery tabella degli oggetti.

Ruoli obbligatori

• Per creare una connessione, devi disporre di quanto segue Ruolo IAM (Identity and Access Management):

  • roles/bigquery.connectionAdmin

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

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Per creare il modello utilizzando BigQuery ML, è necessario quanto segue Autorizzazioni IAM:

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

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

  • bigquery.tables.getData in tavola
  • bigquery.models.getData sul modello
  • bigquery.jobs.create

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 all'account di servizio l'accesso

Concedi al tuo account di servizio l'autorizzazione per utilizzare la connessione. Errore per fornire l'autorizzazione restituisce un errore. Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla sezione IAM e Console di amministrazione.

   Vai a IAM e Amministratore

2. Fai clic su Concedi l'accesso.

   Si apre la finestra di dialogo Aggiungi entità.

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

4. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Vertex AI, quindi seleziona Utente Vertex AI.

5. Fai clic su Salva.

gcloud

Utilizza la Comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

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

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_NUMBER: il numero del tuo progetto
• MEMBER: l'ID dell'account di servizio che copiato in precedenza

Crea una tabella di oggetti

Crea una tabella di oggetto con contenuti di immagini. La tabella degli oggetti consente di analizzare le immagini senza spostarle da Cloud Storage.

Crea un modello

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

   Vai a BigQuery

2. Con l'editor SQL, crea un'istanza modello remoto:

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

   Sostituisci quanto segue:

   • PROJECT_ID: il tuo ID progetto
   • DATASET_ID: l'ID del set di dati da contiene il modello
   • MODEL_NAME: il nome del modello
   • REGION: la regione utilizzata dalla 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

   • ENDPOINT: l'incorporamento LLM da utilizzare, in questo caso multimodalembedding@001.

Genera incorporamenti di immagini

Genera incorporamenti di immagini con Funzione ML.GENERATE_EMBEDDING utilizzando i dati immagine di una tabella di oggetti:

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)
);

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• DATASET_ID: l'ID del set di dati che contiene il modello.
• MODEL_NAME: il nome del modello remoto rispetto a un modello multimodalembedding@001.
• TABLE_NAME: il nome della tabella dell'oggetto che contiene le immagini da incorporare.
• FLATTEN_JSON: un valore BOOL che indica se analizzare l'incorporamento in una colonna separata. Il valore predefinito è TRUE.

Esempio

L'esempio seguente mostra come creare incorporamenti per le immagini in tabella dell'oggetto images:

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL `mydataset.embedding_model`,
    TABLE `mydataset.images`,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output)
  );