Bild-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 Bildeinbettungen 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

Hängen Sie folgenden Abschnitt an Ihre main.tf-Datei an. 

 ## 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 {}
}
Ersetzen Sie Folgendes:

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

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', weisen Sie diese Rolle in dem Projekt zu, das Sie in der URL angeben.

Wenn Sie den Endpunkt mithilfe des Modellnamens beim Erstellen des Remote-Modells angeben möchten, z. B. endpoint = 'text-embedding-004', weisen Sie diese Rolle in dem Projekt zu, 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 mit Bildinhalten. Mit der Objekttabelle können Sie die Bilder analysieren, ohne sie aus Cloud Storage zu verschieben.

Der von der Objekttabelle verwendete Cloud Storage-Bucket sollte sich in dem 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 der Einbettung, in diesem Fall multimodalembedding@001.

Bildeinbettungen generieren

Erzeugen Sie Bildeinbettungen mit der Funktion ML.GENERATE_EMBEDDING mithilfe von Bilddaten 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,
  OUTPUT_DIMENSIONALITY AS output_dimensionality)
);

Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • DATASET_ID ist die ID des Datasets, das das Modell enthält.
  • MODEL_NAME ist der Name des Remote-Modells über ein multimodalembedding@001-Modell.
  • TABLE_NAME ist der Name der Objekttabelle, die die einzubettenden Bilder enthält.
  • FLATTEN_JSON ist ein BOOL-Wert, der angibt, ob die Einbettung in eine separate Spalte geparst werden soll. Der Standardwert ist TRUE.
  • OUTPUT_DIMENSIONALITY: ein INT64-Wert, der die Anzahl der Dimensionen angibt, die beim Generieren von Einbettungen verwendet werden sollen. Gültige Werte sind 128, 256, 512 und 1408. Der Standardwert ist 1408. Wenn Sie beispielsweise 256 AS output_dimensionality angeben, enthält die Ausgabespalte ml_generate_embedding_result 256 Einbettungen für jeden Eingabewert.

Beispiel

Das folgende Beispiel zeigt, wie Einbettungen für die Bilder in der Objekttabelle images erstellt werden:

SELECT *
FROM
  ML.GENERATE_EMBEDDING(
    MODEL `mydataset.embedding_model`,
    TABLE `mydataset.images`,
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output, 512 AS output_dimensionality)
  );