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Gérer les erreurs de quota en appelant ML.GENERATE_EMBEDDING de manière itérative

Ce tutoriel explique comment utiliser la procédure stockée publique bqutil.procedure.bqml_generate_embeddings de BigQuery pour effectuer une itération par le biais d'appels à la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING. L'appel de la fonction de manière itérative vous permet de résoudre les erreurs renouvelables qui se produisent en raison du dépassement des quotas et des limites qui s'appliquent à la fonction.

Pour examiner le code source de la procédure stockée bqutil.procedure.bqml_generate_embeddings sur GitHub, consultez bqml_generate_embeddings.sqlx. Pour en savoir plus sur les paramètres et l'utilisation des procédures stockées, consultez le fichier README.

Ce tutoriel vous guide à travers les tâches suivantes :

Créer un modèle distant sur un modèle text-embedding-004
Itérer par le biais d'appels à la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING, à l'aide du modèle distant et de la table de données publiques bigquery-public-data.bbc_news.fulltext avec la procédure stockée bqutil.procedure.bqml_generate_embeddings.

Autorisations requises

Pour créer l'ensemble de données, vous devez disposer de l'autorisation Identity and Access Management (IAM) bigquery.datasets.create.
Pour créer la ressource de connexion, vous devez disposer des autorisations IAM suivantes :
- bigquery.connections.create
- bigquery.connections.get
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, vous avez besoin des autorisations suivantes :
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.connections.delegate
Pour exécuter une inférence, vous devez disposer des autorisations suivantes :
- bigquery.models.getData
- bigquery.jobs.create

Coûts

Dans ce document, vous utilisez les composants facturables suivants de Google Cloud :

BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI model.

Obtenez une estimation des coûts en fonction de votre utilisation prévue à l'aide du simulateur de coût. Les nouveaux utilisateurs de Google Cloud peuvent bénéficier d'un essai gratuit.

Pour en savoir plus sur les tarifs de BigQuery, consultez la section Tarifs de BigQuery.

Pour en savoir plus sur les tarifs de Vertex AI, consultez la page Tarifs de Vertex AI.

Avant de commencer

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
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.
Enable the APIs

Créer un ensemble de données

Créez un ensemble de données BigQuery pour stocker vos modèles et vos exemples de données :

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

Accédez à la page BigQuery.
Dans le volet Explorateur, cliquez sur le nom de votre projet.
Cliquez sur Afficher les actions > Créer un ensemble de données.
Sur la page Créer un ensemble de données, procédez comme suit :
1. Dans le champ ID de l'ensemble de données, saisissez target_dataset.
2. Pour Type d'emplacement, sélectionnez Multirégional, puis sélectionnez US (plusieurs régions aux États-Unis).
3. 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 l'ID du 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

Accédez à la page BigQuery.

Accéder à BigQuery
Pour créer une connexion, cliquez sur Ajouter, puis sur Connexions aux sources de données externes.
Dans la liste Type de connexion, sélectionnez Modèles distants Vertex AI, fonctions distantes et BigLake (ressource Cloud).
Dans le champ ID de connexion, saisissez un nom pour votre connexion.
Cliquez sur Create connection (Créer une connexion).
Cliquez sur Accéder à la connexion.
Dans le volet Informations de connexion, copiez l'ID du compte de service à utiliser à l'étape suivante.

bq

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...
```

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": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

Terraform

Utilisez la ressource google_bigquery_connection.

Pour vous authentifier auprès de BigQuery, configurez le service Identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez la page Configurer l'authentification pour les bibliothèques clientes.

L'exemple suivant crée une connexion de ressources Cloud nommée my_cloud_resource_connection dans la région US:


# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Pour appliquer votre configuration Terraform dans un projet Google Cloud, suivez les procédures des sections suivantes.

Préparer Cloud Shell

Lancez Cloud Shell.
Définissez le projet Google Cloud par défaut dans lequel vous souhaitez appliquer vos configurations Terraform.

Vous n'avez besoin d'exécuter cette commande qu'une seule fois par projet et vous pouvez l'exécuter dans n'importe quel répertoire.
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
Les variables d'environnement sont remplacées si vous définissez des valeurs explicites dans le fichier de configuration Terraform.

Préparer le répertoire

Chaque fichier de configuration Terraform doit avoir son propre répertoire (également appelé module racine).

Dans Cloud Shell, créez un répertoire et un nouveau fichier dans ce répertoire. Le nom du fichier doit comporter l'extension .tf, par exemple main.tf. Dans ce tutoriel, le fichier est appelé main.tf.
```
mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
```
Si vous suivez un tutoriel, vous pouvez copier l'exemple de code dans chaque section ou étape.

Copiez l'exemple de code dans le fichier main.tf que vous venez de créer.

Vous pouvez également copier le code depuis GitHub. Cela est recommandé lorsque l'extrait Terraform fait partie d'une solution de bout en bout.
Examinez et modifiez les exemples de paramètres à appliquer à votre environnement.
Enregistrez les modifications.
Initialisez Terraform. Cette opération n'est à effectuer qu'une seule fois par répertoire.
```
terraform init
```
Vous pouvez également utiliser la dernière version du fournisseur Google en incluant l'option -upgrade :
```
terraform init -upgrade
```

Appliquer les modifications

Examinez la configuration et vérifiez que les ressources que Terraform va créer ou mettre à jour correspondent à vos attentes :
```
terraform plan
```
Corrigez les modifications de la configuration si nécessaire.
Appliquez la configuration Terraform en exécutant la commande suivante et en saisissant yes lorsque vous y êtes invité :
```
terraform apply
```
Attendez que Terraform affiche le message "Apply completed!" (Application terminée).
Ouvrez votre projet Google Cloud pour afficher les résultats. Dans la console Google Cloud, accédez à vos ressources dans l'interface utilisateur pour vous assurer que Terraform les a créées ou mises à jour.

Accorder des autorisations au compte de service de la connexion

Pour attribuer au compte de service de la connexion des rôles appropriés afin d'accéder aux services Cloud Storage et Vertex AI, procédez comme suit :

Accédez à la page IAM et administration.

Accéder à IAM et administration
Cliquez sur Accorder l'accès.
Dans le champ Nouveaux comptes principaux, saisissez l'ID du compte de service que vous avez copié précédemment.
Dans le menu Sélectionner un rôle, choisissez Vertex AI > Utilisateur Vertex AI.
Cliquez sur Enregistrer.

Créer le modèle génératif d'embeddings textuels

Créez un modèle distant représentant un modèle text-embedding-004 Vertex AI hébergé :

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

Accéder à BigQuery
Dans l'éditeur de requête, exécutez l'instruction suivante :
```
CREATE OR REPLACE MODEL `target_dataset.embedding_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'text-embedding-004');
```
Remplacez les éléments suivants :
- LOCATION : emplacement de 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).
L'exécution de la requête prend plusieurs secondes, après quoi le modèle embedding apparaît dans l'ensemble de données sample dans le volet Explorateur. Étant donné que la requête utilise une instruction CREATE MODEL pour créer un modèle, il n'y a aucun résultat de requête.

Exécuter la procédure stockée

Exécutez la procédure stockée bqutil.procedure.bqml_generate_embeddings, qui effectue une itération par le biais d'appels à la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING à l'aide du modèle target_dataset.embedding_model et de la table de données publiques bigquery-public-data.bbc_news.fulltext:

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

Accéder à BigQuery

Dans l'éditeur de requête, exécutez l'instruction suivante :

CALL `bqutil.procedure.bqml_generate_embeddings`(
    "bigquery-public-data.bbc_news.fulltext",            -- source table
    "PROJECT_ID.target_dataset.news_body_embeddings",  -- destination table
    "PROJECT_ID.target_dataset.embedding_model",       -- model
    "body",                                              -- content column
    ["filename"],                                        -- key columns
    '{}'                                                 -- optional arguments encoded as a JSON string
);

Remplacez PROJECT_ID par l'ID du projet que vous utilisez pour ce tutoriel.

La procédure stockée crée une table target_dataset.news_body_embeddings pour contenir le résultat de la fonction ML.GENERATE_EMBEDDING.

Une fois l'exécution de la requête terminée, vérifiez qu'aucune ligne de la table target_dataset.news_body_embeddings ne contient d'erreur pouvant être réessayée. Dans l'éditeur de requête, exécutez l'instruction suivante :
```
SELECT *
FROM `target_dataset.news_body_embeddings`
WHERE ml_generate_embedding_status LIKE '%A retryable error occurred%';
```
La requête renvoie le message No data to display.

Effectuer un nettoyage

Attention : La suppression d'un projet entraîne les effets décrits ci-dessous :

Tout le contenu du projet est supprimé. Si vous avez utilisé un projet existant pour les tâches décrites dans ce document et que vous le supprimez, vous supprimerez également tout autre travail effectué dans le projet.
Les ID de projets personnalisés sont perdus. Lorsque vous avez créé ce projet, vous avez peut-être créé un ID de projet personnalisé que vous souhaitez utiliser à l'avenir. Pour conserver les URL qui utilisent l'ID de projet, telle qu'une URL appspot.com, supprimez les ressources sélectionnées dans le projet au lieu de supprimer l'ensemble du projet.

Si vous envisagez d'explorer plusieurs architectures, tutoriels et guides de démarrage rapide, réutiliser des projets peut vous aider à ne pas dépasser les limites de quotas des projets.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.