Générer des représentations vectorielles continues d'images à l'aide de la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING

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Ce document explique comment créer un modèle distant BigQuery ML faisant référence à un modèle de fondation de représentation vectorielle continue Vertex AI. Vous utilisez ensuite ce modèle avec la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING pour créer des représentations vectorielles continues d'images à l'aide de données provenant d'une table d'objets BigQuery.

Rôles requis

• Pour créer une connexion, vous devez disposer du rôle IAM (Identity and Access Management) suivant :

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Pour accorder des autorisations au compte de service de la connexion, vous devez disposer de l'autorisation suivante :

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Pour créer le modèle à l'aide de BigQuery ML, vous devez disposer des autorisations IAM suivantes :

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

• Pour exécuter une inférence, vous devez disposer des autorisations suivantes :

  • bigquery.tables.getData sur la table
  • bigquery.models.getData sur le modèle
  • bigquery.jobs.create

Avant de commencer

1. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

   Remarque : Si vous ne comptez pas conserver les ressources créées dans cette procédure, créez un projet au lieu de sélectionner un projet existant. Après avoir suivi ces étapes, vous pouvez supprimer le projet. Cela entraîne la suppression de toutes les ressources qui lui sont associées.

   Accéder au sélecteur de projet

2. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

3. Activer les API BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI.

   Activer les API

Créer un ensemble de données

Vous allez créer un ensemble de données BigQuery pour stocker votre modèle de ML :

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page "BigQuery".

   Accéder à la page "BigQuery"

2. Dans le volet Explorateur, cliquez sur le nom de votre projet.

3. Cliquez sur Afficher les actions > Créer un ensemble de données.

   

4. Sur la page Créer un ensemble de données, procédez comme suit :

   • Dans le champ ID de l'ensemble de données, saisissez bqml_tutorial.

   • Pour Type d'emplacement, sélectionnez Multirégional, puis sélectionnez US (plusieurs régions aux États-Unis).

     Les ensembles de données publics sont stockés dans l'emplacement multirégional US. Par souci de simplicité, stockez votre ensemble de données dans le même emplacement.

   • Conservez les autres paramètres par défaut, puis cliquez sur Créer un ensemble de données.

     

Créer une connexion

Créez une connexion de ressource cloud et obtenez le compte de service de la connexion. Créez la connexion dans le même emplacement que l'ensemble de données que vous avez créé à l'étape précédente.

Sélectionnez l'une des options suivantes :

Console

1. Accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. Pour créer une connexion, cliquez sur Ajouter, puis sur Connexions aux sources de données externes.

3. Dans la liste Type de connexion, sélectionnez Modèles distants Vertex AI, fonctions distantes et BigLake (ressource Cloud).

4. Dans le champ ID de connexion, saisissez un nom pour votre connexion.

5. Cliquez sur Créer une connexion.

6. Cliquez sur Accéder à la connexion.

7. Dans le volet Informations de connexion, copiez l'ID du compte de service à utiliser à l'étape suivante.

bq

1. Dans un environnement de ligne de commande, créez une connexion :

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

   Le paramètre --project_id remplace le projet par défaut.

   Remplacez les éléments suivants :

   • REGION : votre région de connexion
   • PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud
   • CONNECTION_ID : ID de votre connexion

   Lorsque vous créez une ressource de connexion, BigQuery crée un compte de service système unique et l'associe à la connexion.

   Dépannage : Si vous obtenez l'erreur de connexion suivante, mettez à jour le Google Cloud SDK :

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

2. Récupérez et copiez l'ID du compte de service pour l'utiliser lors d'une prochaine étape :

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

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

Terraform

Ajoutez la section suivante à votre fichier 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 {}
}        

Remplacez les éléments suivants :

• CONNECTION_ID : ID de votre connexion
• PROJECT_ID : ID de votre projet Google Cloud
• REGION : votre région de connexion

Accorder l'accès au compte de service

Autorisez votre compte de service à utiliser la connexion. L'impossibilité de fournir des autorisations génère une erreur. Sélectionnez l'une des options suivantes :

Console

1. Accédez à la page IAM et administration.

   Accéder à IAM et administration

2. Cliquez sur Accorder l'accès.

   La boîte de dialogue Ajouter des comptes principaux s'ouvre.

3. Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez l'ID du compte de service que vous avez copié précédemment.

4. Dans le champ Sélectionner un rôle, sélectionnez Vertex AI, puis Utilisateur Vertex AI.

5. Cliquez sur Enregistrer.

gcloud

Exécutez la commande gcloud projects add-iam-policy-binding :

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

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_NUMBER : votre numéro de projet
• MEMBER : ID du compte de service que vous avez copié précédemment

Créer un modèle

1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page BigQuery.

   Accéder à BigQuery

2. À l'aide de l'éditeur SQL, créez un modèle distant :

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

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID : ID de votre projet.
   • DATASET_ID : ID de l'ensemble de données pour contenir le modèle.
   • MODEL_NAME : nom du modèle
   • REGION : région utilisée par la connexion.
   • CONNECTION_ID : ID de votre connexion BigQuery

     Lorsque vous affichez les détails de la connexion dans la console Google Cloud, il s'agit de la valeur de la dernière section de l'ID de connexion complet affiché dans ID de connexion (par exemple, projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

   • ENDPOINT : LLM de représentation vectorielle continue à utiliser, dans ce cas multimodalembedding@001.

Générer des représentations vectorielles continues d'images

Générez des représentations vectorielles continues d'images à l'aide de la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING à l'aide des données d'image d'une table d'objets :

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)
);

Remplacez les éléments suivants :

• PROJECT_ID : ID de votre projet.
• DATASET_ID : ID de l'ensemble de données contenant le modèle.
• MODEL_NAME : nom du modèle distant sur un modèle multimodalembedding@001.
• TABLE_NAME : nom de la table d'objets contenant les images à intégrer.
• FLATTEN_JSON : BOOL qui indique s'il faut analyser la représentation vectorielle continue dans une colonne distincte. La valeur par défaut est TRUE.

Exemple

L'exemple suivant montre comment créer des représentations vectorielles continues pour les images de la table d'objets images :

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