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가져온 TensorFlow 모델로 예측 수행

이 페이지에서는 BigQuery ML 데이터 세트로 TensorFlow 모델을 가져와서 이를 사용하여 SQL 쿼리에서 예측을 수행하는 방법을 보여줍니다. 다음 인터페이스를 사용하여 TensorFlow 모델을 가져올 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔
bq 명령줄 도구의 bq query 명령어
BigQuery API

형식 및 스토리지 요구사항을 포함하여 TensorFlow 모델을 BigQuery ML로 가져오는 방법에 대한 자세한 내용은 TensorFlow 모델 가져오기에 사용되는 CREATE MODEL 문을 참조하세요.

TensorFlow 모델 가져오기

TensorFlow 모델을 데이터 세트로 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

BigQuery 페이지로 이동
쿼리 편집기에서 다음과 같이 CREATE MODEL 문을 입력합니다.
```
 CREATE OR REPLACE MODEL `example_dataset.imported_tf_model`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
   MODEL_PATH='gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*')
```
위 쿼리는 gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*에 위치한 모델을 imported_tf_model이라는 BigQuery ML 모델로 가져옵니다. Cloud Storage URI는 와일드카드 문자(*)로 끝나므로 BigQuery ML은 이 모델과 연결된 모든 애셋도 가져옵니다. 가져온 모델은 지정된 문서 제목을 게시한 웹사이트를 예측하는 TensorFlow 텍스트 분류 기능 모델입니다.
새 모델이 리소스 패널에 표시됩니다. 프로젝트의 각 데이터 세트를 확장하면 모델이 데이터 세트의 다른 BigQuery 리소스와 함께 나열됩니다. 모델은 모델 아이콘()으로 표시됩니다.
리소스 패널에서 새 모델을 선택하면 모델에 대한 정보가 쿼리 편집기 아래에 표시됩니다.

bq

Cloud Storage에서 TensorFlow 모델을 가져오려면 다음과 같은 명령어를 입력하여 일괄 쿼리를 실행합니다.

bq query \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE MODEL
  `mydataset.mymodel`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
   MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/saved_model/*')"

예:

bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
  `example_dataset.imported_tf_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
    MODEL_PATH='gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*')"

모델을 가져오면 bq ls [dataset_name]의 출력에 모델이 나타납니다.

$ bq ls example_dataset

       tableId        Type    Labels   Time Partitioning
 ------------------- ------- -------- -------------------
  imported_tf_model   MODEL

API

새 작업을 삽입하고 jobs#configuration.query 속성을 다음 요청 본문과 같이 입력합니다.

{
  "query": "CREATE MODEL `project_id:mydataset.mymodel` OPTIONS(MODEL_TYPE='TENSORFLOW' MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/saved_model/*')"
}

BigQuery DataFrames

이 샘플을 사용해 보기 전에 BigQuery DataFrames를 사용하여 BigQuery 빠른 시작의 BigQuery DataFrames 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 BigQuery DataFrames 참고 문서를 확인하세요.

BigQuery에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 ADC 설정을 참고하세요.

TensorFlowModel 객체를 사용하여 모델을 가져옵니다.

import bigframes
from bigframes.ml.imported import TensorFlowModel

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID
# You can change the location to one of the valid locations: https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations#supported_locations
bigframes.options.bigquery.location = "US"

imported_tensorflow_model = TensorFlowModel(
    model_path="gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*"
)