モデルの一覧表示

概要

このページでは、データセット内の BigQuery ML モデルを一覧表示する方法について説明します。BigQuery ML モデルは、次の方法で一覧表示できます。

Google Cloud コンソールを使用する。
bq コマンドラインツールの bq ls コマンドを使用する。
models.list API メソッドを、直接またはクライアントライブラリを使用して呼び出す。

必要な権限

データセット内のモデルを一覧表示するには、データセットに対する READER ロールが割り当てられているか、bigquery.models.list 権限を含むロールプロジェクトレベルの Identity and Access Management（IAM）が割り当てられている必要があります。プロジェクトレベルで bigquery.models.list 権限が付与されている場合は、プロジェクト内の任意のデータセット内のモデルを一覧表示できます。プロジェクトレベルの次の IAM 事前定義ロールには bigquery.models.list 権限が含まれています。

bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.metadataViewer
bigquery.user
bigquery.admin

BigQuery ML での IAM ロールと権限の詳細については、アクセス制御をご覧ください。データセットレベルのロールの詳細については、データセットの基本ロールをご覧ください。

モデルの一覧表示

データセット内のモデルを一覧表示する手順は、以下のとおりです。

コンソール

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

[BigQuery] ページに移動
ナビゲーションパネルの [リソース] セクションで、プロジェクト名をクリックします。
プロジェクト内の各データセットを展開すると、データセット内の他の BigQuery リソースとともに、モデルが一覧表示されます。モデルにはモデルアイコンがついています。

bq

--models または -m フラグを指定して bq ls コマンドを発行します。--format フラグを使用して出力を制御できます。デフォルトプロジェクト以外のプロジェクトにあるモデルを一覧表示する場合は、[PROJECT_ID]:[DATASET] の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。

bq ls -m --format=pretty [PROJECT_ID]:[DATASET]

ここで

[PROJECT_ID] は、プロジェクト ID です。
[DATASET] はデータセットの名前です。

--format=pretty フラグを使用すると、コマンド出力は次のようになります。--format=pretty を指定すると、フォーマットされたテーブルが出力されます。Model Type 列に、モデルタイプ（たとえば、KMEANS）が表示されます。

+-------------------------+------------+--------+-----------------+
|           Id            | Model Type | Labels |  Creation Time  |
+-------------------------+------------+--------+-----------------+
| mymodel                 | KMEANS     |        | 03 May 03:02:27 |
+-------------------------+------------+--------+-----------------+

例:

次のコマンドを入力すると、デフォルトプロジェクトにある mydataset データセット内のモデルが一覧表示されます。

bq ls --models --format=pretty mydataset

次のコマンドを入力すると、myotherproject にある mydataset データセット内のモデルが一覧表示されます。ここではモデルの一覧表示に -m ショートカットが使われています。

bq ls -m --format=pretty myotherproject:mydataset

API

API を使用してモデルを一覧表示するには、models.list メソッドを呼び出し、projectId と datasetId を指定します。

Go

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Go の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

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import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	"cloud.google.com/go/bigquery"
	"google.golang.org/api/iterator"
)

// listModels demonstrates iterating through the collection of ML models in a dataset
// and printing a basic identifier of the model.
func listModels(w io.Writer, projectID, datasetID string) error {
	// projectID := "my-project-id"
	// datasetID := "mydataset"
	ctx := context.Background()

	client, err := bigquery.NewClient(ctx, projectID)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("bigquery.NewClient: %w", err)
	}
	defer client.Close()

	fmt.Fprintf(w, "Models contained in dataset %q\n", datasetID)
	it := client.Dataset(datasetID).Models(ctx)
	for {
		m, err := it.Next()
		if err == iterator.Done {
			break
		}
		if err != nil {
			return err
		}
		fmt.Fprintf(w, "Model: %s\n", m.FullyQualifiedName())
	}
	return nil
}

Java

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Java の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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import com.google.api.gax.paging.Page;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery;
import com.google.cloud.bigquery.BigQuery.ModelListOption;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryException;
import com.google.cloud.bigquery.BigQueryOptions;
import com.google.cloud.bigquery.Model;

public class ListModels {

  public static void runListModels() {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String datasetName = "MY_DATASET_NAME";
    listModels(datasetName);
  }

  public static void listModels(String datasetName) {
    try {
      // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
      // once, and can be reused for multiple requests.
      BigQuery bigquery = BigQueryOptions.getDefaultInstance().getService();

      Page<Model> models = bigquery.listModels(datasetName, ModelListOption.pageSize(100));
      if (models == null) {
        System.out.println("Dataset does not contain any models.");
        return;
      }
      models
          .iterateAll()
          .forEach(model -> System.out.printf("Success! Model ID: %s", model.getModelId()));
    } catch (BigQueryException e) {
      System.out.println("Models not listed in dataset due to error: \n" + e.toString());
    }
  }
}

Node.js

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Node.js の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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// Import the Google Cloud client library
const {BigQuery} = require('@google-cloud/bigquery');
const bigquery = new BigQuery();

async function listModels() {
  // Lists all existing models in the dataset.

  /**
   * TODO(developer): Uncomment the following lines before running the sample.
   */
  // const datasetId = "my_dataset";

  const dataset = bigquery.dataset(datasetId);

  dataset.getModels().then(data => {
    const models = data[0];
    console.log('Models:');
    models.forEach(model => console.log(model.metadata));
  });
}

Python

このサンプルを試す前に、クライアントライブラリを使用した BigQuery クイックスタートの Python の手順に沿って設定を行ってください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

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from google.cloud import bigquery

# Construct a BigQuery client object.
client = bigquery.Client()

# TODO(developer): Set dataset_id to the ID of the dataset that contains
#                  the models you are listing.
# dataset_id = 'your-project.your_dataset'

models = client.list_models(dataset_id)  # Make an API request.

print("Models contained in '{}':".format(dataset_id))
for model in models:
    full_model_id = "{}.{}.{}".format(
        model.project, model.dataset_id, model.model_id
    )
    friendly_name = model.friendly_name
    print("{}: friendly_name='{}'".format(full_model_id, friendly_name))

次のステップ

BigQuery ML の概要で BigQuery ML の概要を確認する。
BigQuery ML の使用を開始するには、BigQuery ML で機械学習モデルを作成するをご覧ください。
モデルを使った作業の詳細を確認する。以下をご覧ください。