Menghasilkan embeddings gambar dengan menggunakan fungsi ML.GENERATE_SETTINGDING

Pratinjau

Produk atau fitur ini tunduk pada "Persyaratan Penawaran Pra-GA" di bagian Persyaratan Layanan Umum di Persyaratan Khusus Layanan. Produk dan fitur pra-GA tersedia "sebagaimana adanya" dan mungkin memiliki dukungan terbatas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat deskripsi tahap peluncuran.

Catatan: Untuk memberikan masukan atau meminta dukungan terkait fitur ini, kirim email ke [e-mail].

Dokumen ini menunjukkan cara membuat model jarak jauh BigQuery ML yang mereferensikan model dasar penyematan Vertex AI. Anda kemudian menggunakan model tersebut dengan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING untuk membuat embeddings gambar menggunakan data dari tabel objek BigQuery.

Peran yang diperlukan

• Untuk membuat koneksi, Anda memerlukan keanggotaan dalam peran Identity and Access Management (IAM) berikut:

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Untuk memberikan izin ke akun layanan koneksi, Anda memerlukan izin berikut:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Untuk membuat model menggunakan BigQuery ML, Anda memerlukan izin IAM berikut:

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

• Untuk menjalankan inferensi, Anda memerlukan izin berikut:

  • bigquery.tables.getData pada tabel
  • bigquery.models.getData pada model
  • bigquery.jobs.create

Sebelum memulai

1. Di konsol Google Cloud, pada halaman pemilih project, pilih atau buat project Google Cloud.

   Catatan: Jika tidak berencana untuk menyimpan resource yang Anda buat dalam prosedur ini, buatlah project, bukan memilih project yang ada. Setelah menyelesaikan langkah ini, Anda dapat menghapus project, yang menghapus semua resource yang terkait dengan project ini.

   Buka pemilih project

2. Pastikan penagihan telah diaktifkan untuk project Google Cloud Anda.

3. Aktifkan API BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI.

   Mengaktifkan API

Membuat set data

Buat set data BigQuery untuk menyimpan model ML Anda:

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

   Buka halaman BigQuery

2. Di panel Explorer, klik nama project Anda.

3. Klik View actions > Create dataset.

   

4. Di halaman Create dataset, lakukan hal berikut:

   • Untuk Dataset ID, masukkan bqml_tutorial.

   • Untuk Location type, pilih Multi-region, lalu pilih US (multiple regions in United States).

     Set data publik disimpan di US multi-region. Untuk mempermudah, simpan set data Anda di lokasi yang sama.

   • Jangan ubah setelan default yang tersisa, lalu klik Create dataset.

     

Membuat koneksi

Buat koneksi resource Cloud dan dapatkan akun layanan koneksi. Buat koneksi di lokasi yang sama seperti set data yang Anda buat di langkah sebelumnya.

Pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

1. Buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Untuk membuat koneksi, klik Add, lalu klik Connections to external data sources.

3. Dalam daftar Connection type, pilih Vertex AI remote models, remote functions and BigLake (Cloud Resource).

4. Di kolom Connection ID, masukkan nama untuk koneksi Anda.

5. Klik Create connection.

6. Klik Go to connection.

7. Di panel Connection info, salin ID akun layanan untuk digunakan di langkah berikutnya.

bq

1. Di lingkungan command line, buat koneksi:

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

   Parameter --project_id akan mengganti project default.

   Ganti kode berikut:

   • REGION: region koneksi Anda
   • PROJECT_ID: project ID Google Cloud Anda
   • CONNECTION_ID: ID untuk koneksi Anda

   Saat Anda membuat resource koneksi, BigQuery akan membuat akun layanan sistem unik dan mengaitkannya dengan koneksi.

   Pemecahan masalah: Jika Anda mendapatkan error koneksi berikut, update Google Cloud SDK:

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

2. Ambil dan salin ID akun layanan untuk digunakan di langkah berikutnya:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   Outputnya mirip dengan hal berikut ini:

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

Terraform

Tambahkan bagian berikut ke dalam file main.tf Anda.

 ## 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 {}
}        

Ganti kode berikut:

• CONNECTION_ID: ID untuk koneksi Anda
• PROJECT_ID: project ID Google Cloud Anda
• REGION: region koneksi Anda

Memberikan akses pada akun layanan

Berikan izin pada akun layanan Anda untuk menggunakan koneksi ini. Kegagalan memberikan izin akan menyebabkan error. Pilih salah satu opsi berikut:

Konsol

1. Buka halaman IAM & Admin.

   Buka IAM & Admin

2. Klik Grant access.

   Dialog Add principals akan terbuka.

3. Di kolom Akun utama baru, masukkan ID akun layanan yang Anda salin sebelumnya.

4. Di kolom Pilih peran, pilih Vertex AI, lalu pilih Pengguna Vertex AI.

5. Klik Save.

gcloud

Gunakan perintah gcloud projects add-iam-policy-binding:

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

Ganti kode berikut:

• PROJECT_NUMBER: nomor project Anda
• MEMBER: ID akun layanan yang Anda salin sebelumnya

Membuat model

1. Di konsol Google Cloud, buka halaman BigQuery.

   Buka BigQuery

2. Dengan menggunakan editor SQL, buat model jarak jauh:

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

   Ganti kode berikut:

   • PROJECT_ID: project ID Anda
   • DATASET_ID: ID set data untuk menampung model
   • MODEL_NAME: nama model
   • REGION: region yang digunakan oleh koneksi
   • CONNECTION_ID: ID koneksi BigQuery Anda

     Saat Anda melihat detail koneksi di Konsol Google Cloud, ini adalah nilai di bagian terakhir dari ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan dalam Connection ID, misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

   • ENDPOINT: embedding LLM yang akan digunakan, dalam hal ini multimodalembedding@001.

Membuat embedding gambar

Buat embedding gambar dengan fungsi ML.GENERATE_EMBEDDING menggunakan data gambar dari tabel objek:

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)
);

Ganti kode berikut:

• PROJECT_ID: project ID Anda.
• DATASET_ID: ID set data yang berisi model.
• MODEL_NAME: nama model jarak jauh di atas model multimodalembedding@001.
• TABLE_NAME: nama tabel objek yang berisi gambar yang akan disematkan.
• FLATTEN_JSON: nilai BOOL yang menunjukkan apakah akan mengurai penyematan ke dalam kolom terpisah atau tidak. Nilai defaultnya adalah TRUE.

Contoh

Contoh berikut menunjukkan cara membuat embedding untuk gambar dalam tabel objek images:

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