Eseguire previsioni con i modelli scikit-learn in formato ONNX

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Questo tutorial mostra come importare un modello Open Neural Network Exchange (ONNX) addestrato con scikit-learn. Importa il modello in un set di dati BigQuery e utilizzalo per fare previsioni utilizzando una query SQL.

ONNX fornisce un formato uniforme progettato per rappresentare qualsiasi framework di machine learning (ML). Il supporto di BigQuery ML per ONNX ti consente di svolgere quanto segue:

• Addestra un modello utilizzando il tuo framework preferito.
• Converti il modello nel formato del modello ONNX.
• Importa il modello ONNX in BigQuery ed esegui le previsioni utilizzando BigQuery ML.

Obiettivi

• Crea e addestra un modello utilizzando scikit-learn.
• Converti il modello in formato ONNX utilizzando sklearn-onnx.
• Utilizza l'istruzione CREATE MODEL per importare il modello ONNX in BigQuery.
• Utilizza la funzione ML.PREDICT per fare previsioni con il modello ONNX importato.

Costi

In questo documento utilizzi i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

• BigQuery
• BigQuery ML
• Cloud Storage

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi Google Cloud utenti potrebbero avere diritto a una prova gratuita.

Al termine delle attività descritte in questo documento, puoi evitare la fatturazione continua eliminando le risorse che hai creato. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Pulizia.

Prima di iniziare

1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

2. 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

3. 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

4. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

5. Enable the BigQuery and Cloud Storage APIs.

   Enable the APIs

6. Assicurati di disporre delle autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo documento.

Ruoli obbligatori

Se crei un nuovo progetto, sei il proprietario del progetto e ti vengono concesse tutte le autorizzazioni IAM (Identity and Access Management) necessarie per completare questo tutorial.

Se utilizzi un progetto esistente, svolgi i seguenti passaggi.

Make sure that you have the following role or roles on the project:

• BigQuery Studio Admin (roles/bigquery.studioAdmin)
• Storage Object Creator (roles/storage.objectCreator)

Check for the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

1. In the Google Cloud console, go to the IAM page.

   Vai a IAM
2. Seleziona il progetto.
3. Fai clic su Concedi accesso.

4. Nel campo Nuovi principali, inserisci il tuo identificatore utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona un ruolo.
6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo aggiuntivo.
7. Fai clic su Salva.

Per ulteriori informazioni sulle autorizzazioni IAM in BigQuery, consulta Autorizzazioni IAM.

(Facoltativo) Addestra un modello e convertilo in formato ONNX

I seguenti esempi di codice mostrano come addestrare un modello di classificazione con scikit-learn e come convertire la pipeline risultante in formato ONNX. Questo tutorial utilizza un modello di esempio predefinito archiviato in gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx. Non è necessario completare questi passaggi se utilizzi il modello di esempio.

Addestrare un modello di classificazione con scikit-learn

Utilizza il seguente codice di esempio per creare e addestrare una pipeline di scikit-learn sul set di dati Iris. Per istruzioni su come installare e utilizzare scikit-learn, consulta la guida all'installazione di scikit-learn.

import numpy
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

data = load_iris()
X = data.data[:, :4]
y = data.target

ind = numpy.arange(X.shape[0])
numpy.random.shuffle(ind)
X = X[ind, :].copy()
y = y[ind].copy()

pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
                ('clr', RandomForestClassifier())])
pipe.fit(X, y)

Nota: la pipeline scikit-learn ti consente di includere modelli di altre librerie come LightGBM e XGBoost, che possono essere convertiti in ONNX da sklearn-onnx. Per ulteriori informazioni, consulta Convertire una pipeline e Utilizzare i combinatori di altre librerie.

Converti la pipeline in un modello ONNX

Utilizza il seguente codice di esempio in sklearn-onnx per convertire la pipeline scikit-learn in un modello ONNX denominato pipeline_rf.onnx.

from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType

# Disable zipmap as it is not supported in BigQuery ML.
options = {id(pipe): {'zipmap': False}}

# Define input features. scikit-learn does not store information about the
# training dataset. It is not always possible to retrieve the number of features
# or their types. That's why the function needs another argument called initial_types.
initial_types = [
   ('sepal_length', FloatTensorType([None, 1])),
   ('sepal_width', FloatTensorType([None, 1])),
   ('petal_length', FloatTensorType([None, 1])),
   ('petal_width', FloatTensorType([None, 1])),
]

# Convert the model.
model_onnx = convert_sklearn(
   pipe, 'pipeline_rf', initial_types=initial_types, options=options
)

# And save.
with open('pipeline_rf.onnx', 'wb') as f:
 f.write(model_onnx.SerializeToString())

Carica il modello ONNX in Cloud Storage

Dopo aver salvato il modello, svolgi le seguenti operazioni:

• Crea un bucket Cloud Storage per memorizzare il modello.
• Carica il modello ONNX nel tuo bucket Cloud Storage.

Crea un set di dati

Crea un set di dati BigQuery per archiviare il tuo modello ML.

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

   Vai alla pagina BigQuery

2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

   

4. Nella pagina Crea set di dati:

   • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

   • Per Tipo di località, seleziona Più regioni e poi Stati Uniti (più regioni negli Stati Uniti).

   I set di dati pubblici sono archiviati nella US multiregione. Per semplicità, archivia il tuo set di dati nella stessa posizione.

   • Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

   

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location. Per un elenco completo dei possibili parametri, consulta la documentazione di riferimento del comando bq mk --dataset.

1. Crea un set di dati denominato bqml_tutorial con la posizione dei dati impostata su US e una descrizione di BigQuery ML tutorial dataset:

   bq --location=US mk -d \
    --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
    bqml_tutorial

   Anziché utilizzare il flag --dataset, il comando utilizza la scorciatoia -d. Se ometti -d e --dataset, il comando crea per impostazione predefinita un set di dati.

2. Verifica che il set di dati sia stato creato:

   bq ls

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa set di dati definita.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

Importa il modello ONNX in BigQuery

I passaggi riportati di seguito mostrano come importare il modello ONNX di esempio da Cloud Storage utilizzando un'istruzione CREATE MODEL.

Per importare il modello ONNX nel set di dati, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery Studio.

   Vai a BigQuery Studio

2. Nell'editor di query, inserisci il seguente statement CREATE MODEL.

    CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.imported_onnx_model`
     OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
      MODEL_PATH='BUCKET_PATH')

   Sostituisci BUCKET_PATH con il percorso del modello che hai caricato su Cloud Storage. Se utilizzi il modello di esempio, sostituisci BUCKET_PATH con il seguente valore: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx.

   Al termine dell'operazione, viene visualizzato un messaggio simile al seguente: Successfully created model named imported_onnx_model.

   Il nuovo modello viene visualizzato nel riquadro Risorse. I modelli sono indicati dall'icona del modello: Se selezioni il nuovo modello nel riquadro Risorse, le informazioni sul modello vengono visualizzate accanto all'editor di query.

   

bq

1. Importa il modello ONNX da Cloud Storage inserendo la seguente dichiarazione CREATE MODEL.

   bq query --use_legacy_sql=false \
   "CREATE OR REPLACE MODEL
   `bqml_tutorial.imported_onnx_model`
   OPTIONS
   (MODEL_TYPE='ONNX',
     MODEL_PATH='BUCKET_PATH')"

   Sostituisci BUCKET_PATH con il percorso del modello che hai caricato su Cloud Storage. Se utilizzi il modello di esempio, sostituisci BUCKET_PATH con il seguente valore: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx.

   Al termine dell'operazione, viene visualizzato un messaggio simile al seguente: Successfully created model named imported_onnx_model.

2. Dopo aver importato il modello, verifica che sia visualizzato nel set di dati.

   bq ls bqml_tutorial

   L'output è simile al seguente:

   tableId               Type
   --------------------- -------
   imported_onnx_model  MODEL

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, vedi Configurare ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Importa il modello utilizzando l'oggetto ONNXModel.

import bigframes
from bigframes.ml.imported import ONNXModel

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_onnx_model = ONNXModel(
    model_path="gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx"
)

Per ulteriori informazioni sull'importazione dei modelli ONNX in BigQuery, inclusi i requisiti di formato e archiviazione, consulta L'istruzione CREATE MODEL per l'importazione dei modelli ONNX.

Fai previsioni con il modello ONNX importato

Dopo aver importato il modello ONNX, utilizza la funzione ML.PREDICT per fare predizioni con il modello.

La query nei passaggi successivi utilizza imported_onnx_model per fare previsioni utilizzando i dati di input della tabella iris nel set di dati pubblico ml_datasets. Il modello ONNX si aspetta quattro valori FLOAT come input:

• sepal_length
• sepal_width
• petal_length
• petal_width

Questi input corrispondono a initial_types definiti quando hai convertito il modello in formato ONNX.

Gli output includono le colonne label e probabilities e le colonne della tabella di input. label rappresenta l'etichetta della classe prevista. probabilities è un array di probabilità che rappresentano le probabilità per ogni classe.

Per fare previsioni con il modello TensorFlow importato, scegli una delle seguenti opzioni:

Console

1. Vai alla pagina BigQuery Studio.

   Vai a BigQuery Studio

2. Nell'editor delle query, inserisci questa query che utilizza la funzione ML.PREDICT.

   SELECT *
     FROM ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.imported_onnx_model`,
       (
       SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.iris`
       )
   )

   I risultati della query sono simili ai seguenti:

   

bq

Esegui la query che utilizza ML.PREDICT.

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT *
FROM ML.PREDICT(
MODEL `example_dataset.imported_onnx_model`,
(SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.iris`))'

BigQuery DataFrames

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida introduttiva di BigQuery che utilizza BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, vedi Configurare ADC per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione predict per eseguire il modello remoto.

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.ml_datasets.iris")
predictions = imported_onnx_model.predict(df)
predictions.peek(5)

Il risultato è simile al seguente:

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

Console

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

• L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività descritte in questo documento, quando lo elimini elimini anche tutto il lavoro svolto nel progetto.
• Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, il riuso dei progetti può aiutarti a non superare i limiti di quota.

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina singole risorse

In alternativa, per rimuovere le singole risorse utilizzate in questo tutorial:

1. Elimina il modello importato.

2. (Facoltativo) Elimina il set di dati.

Passaggi successivi

• Per ulteriori informazioni sull'importazione dei modelli ONNX, consulta L'istruzione CREATE MODEL per i modelli ONNX.
• Per ulteriori informazioni sui convertitori e sui tutorial ONNX disponibili, consulta Conversione in formato ONNX.
• Per una panoramica di BigQuery ML, consulta Introduzione a BigQuery ML.
• Per iniziare a utilizzare BigQuery ML, consulta Creare modelli di machine learning in BigQuery ML.