Vorhersagen mit importierten TensorFlow-Modellen erstellen

Überblick

Auf dieser Seite erfahren Sie, wie Sie TensorFlow-Modelle in ein BigQuery ML-Dataset importieren und damit Vorhersagen mithilfe einer SQL-Abfrage treffen. Sie können TensorFlow-Modelle mit diesen Oberflächen importieren:

Die Google Cloud Console
Der Befehl bq query im bq-Befehlszeilentool
BigQuery API

Weitere Informationen zum Importieren von TensorFlow-Modellen in BigQuery ML, einschließlich Format- und Speicheranforderungen, finden Sie unter Anweisung CREATE MODEL zum Importieren von TensorFlow-Modellen.

TensorFlow-Modelle importieren

So importieren Sie TensorFlow-Modelle in ein Dataset:

Console

Öffnen Sie in der Google Cloud Console die Seite „BigQuery“.

Zur Seite "BigQuery"
Geben Sie im Abfrageeditor die Anweisung CREATE MODEL etwa so ein:
```
 CREATE OR REPLACE MODEL `example_dataset.imported_tf_model`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
   MODEL_PATH='gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*')
```
Mit der vorherigen Abfrage wird ein Modell aus gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/* als BigQuery ML-Modell mit dem Namen imported_tf_model importiert. Der Cloud Storage-URI endet mit einem Platzhalterzeichen (*), sodass BigQuery ML auch alle mit dem Modell verknüpften Elemente importiert. Das importierte Modell ist ein TensorFlow-Textklassifizierungsmodell, das vorhersagt, auf welcher Website ein bestimmter Artikeltitel veröffentlicht wurde.
Ihr neues Modell sollte jetzt im Feld Ressourcen angezeigt werden. Wenn Sie die einzelnen Datasets in einem Projekt maximieren, werden die Modelle zusammen mit den anderen BigQuery-Ressourcen in den Datasets aufgelistet. Modelle sind am Modellsymbol zu erkennen.
Wenn Sie das neue Modell im Feld Ressourcen auswählen, werden Informationen zum Modell unter dem Abfrageeditor angezeigt.

bq

Führen Sie zum Importieren eines TensorFlow-Modells aus Cloud Storage eine Batchabfrage aus. Dazu nutzen Sie einen Befehl wie den folgenden:

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

Beispiel:

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/*')"

Nach dem Import sollte das Modell in der Ausgabe von bq ls [dataset_name] angezeigt werden:

$ bq ls example_dataset

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

API

Fügen Sie einen neuen Job ein und geben Sie das Attribut jobs#configuration.query wie in diesem Anfragetext an:

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

BigQuery DataFrames

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von BigQuery DataFrames in der BigQuery-Kurzanleitung: BigQuery DataFrames verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu BigQuery DataFrames.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter Authentifizierung für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Importieren Sie das Modell mit dem TensorFlowModel-Objekt.

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/*"
)