Como gerar embeddings de imagens usando a função ML.GENERATE_CoordinateDING

Visualização

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Neste tutorial, mostramos como criar um modelo remoto do BigQuery ML que faz referência ao modelo de fundação de incorporação da Vertex AI. Em seguida, use esse modelo com a função ML.GENERATE_EMBEDDING para criar embeddings de imagem usando dados de uma tabela de objetos do BigQuery.

Funções exigidas

• Para criar uma conexão, você precisa da associação no seguinte papel do Identity and Access Management (IAM):

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Para conceder permissões à conta de serviço da conexão, você precisa da seguinte permissão:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Para criar o modelo usando o BigQuery ML, você precisa das seguintes permissões do IAM:

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

• Para executar a inferência, você precisa das seguintes permissões:

  • bigquery.tables.getData na tabela
  • bigquery.models.getData no modelo
  • bigquery.jobs.create

Antes de começar

1. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

   Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

   Acessar o seletor de projetos

2. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

3. Ative as APIs BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI.

   Ative as APIs

crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para armazenar o modelo de ML:

1. No console do Google Cloud, acesse a página do BigQuery.

   Acesse a página do BigQuery

2. No painel Explorer, clique no nome do seu projeto.

3. Clique em Conferir ações > Criar conjunto de dados.

   

4. Na página Criar conjunto de dados, faça o seguinte:

   • Para o código do conjunto de dados, insira bqml_tutorial.

   • Em Tipo de local, selecione Multirregião e EUA (várias regiões nos Estados Unidos).

     Os conjuntos de dados públicos são armazenados na multirregião US. Para simplificar, armazene seus conjuntos de dados no mesmo local.

   • Mantenha as configurações padrão restantes e clique em Criar conjunto de dados.

     

Criar uma conexão

Crie uma Conexão de recursos do Cloud e tenha acesso à conta de serviço da conexão. Crie a conexão no mesmo local do conjunto de dados criado na etapa anterior.

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Para criar uma conexão, clique em Adicionar e em Conexões com fontes de dados externas.

3. Na lista Tipo de conexão, selecione Modelos remotos da Vertex AI, funções remotas e BigLake (Cloud Resource).

4. No campo ID da conexão, insira um nome para a conexão.

5. Clique em Criar conexão.

6. Clique em Ir para conexão.

7. No painel Informações da conexão, copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior.

bq

1. Em um ambiente de linha de comando, crie uma conexão:

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

   O parâmetro --project_id substitui o projeto padrão.

   Substitua:

   • REGION: sua região de conexão
   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
   • CONNECTION_ID: um ID para sua conexão

   Quando você cria um recurso de conexão, o BigQuery cria uma conta de serviço do sistema exclusiva e a associa à conexão.

   Solução de problemas: se você receber o seguinte erro de conexão, atualize o SDK Google Cloud:

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

2. Recupere e copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   O resultado será assim:

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

Terraform

Anexe a seguinte seção ao seu arquivo 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 {}
}        

Substitua:

• CONNECTION_ID: um ID para sua conexão
• PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
• REGION: sua região de conexão

Conceder acesso à conta de serviço

Conceda à sua conta de serviço a permissão para usar a conexão. Deixar de conceder a permissão resulta em erro. Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acesse a página IAM e administrador.

   Acessar IAM e administrador

2. Clique em CONCEDER ACESSO.

   A caixa de diálogo Adicionar principais é aberta.

3. No campo Novos principais, digite o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

4. No campo Selecionar um papel, selecione Vertex AI e, em seguida, selecione Usuário da Vertex AI.

5. Clique em Save.

gcloud

Use o comando gcloud projects add-iam-policy-binding (em inglês).

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

Substitua:

• PROJECT_NUMBER: o ID do seu projeto
• MEMBER: o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente

Criar um modelo

1. No Console do Google Cloud, acesse a página BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Usando o editor de SQL, crie um modelo remoto:

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

   Substitua:

   • PROJECT_ID: ID do projeto
   • DATASET_ID: o ID do conjunto de dados para conter o modelo
   • MODEL_NAME: o nome do modelo
   • REGION: a região usada pela conexão
   • CONNECTION_ID: o ID da conexão do BigQuery

     Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud, esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

   • ENDPOINT: o LLM de embedding a ser usado. Neste caso, multimodalembedding@001.

Gerar embeddings de imagem

Gere embeddings de imagens com a função ML.GENERATE_EMBEDDING usando dados de imagem de uma tabela de objetos:

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)
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo remoto em um modelo multimodalembedding@001.
• TABLE_NAME: o nome da tabela de objetos que contém as imagens a serem incorporadas.
• FLATTEN_JSON: um valor BOOL que indica se é necessário analisar a incorporação em uma coluna separada. O valor padrão é TRUE.

Exemplo

O exemplo a seguir mostra como criar embeddings para as imagens na tabela de objetos images:

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