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Effettuare previsioni con i modelli scikit-learn in formato ONNX

Open Neural Network Exchange (ONNX) offre un'architettura uniforme progettato per rappresentare qualsiasi framework di machine learning. Il supporto di BigQuery ML per ONNX ti consente di:

Addestra un modello utilizzando il tuo framework preferito.
Converti il modello nel formato del modello ONNX. Per ulteriori informazioni, consulta Conversione in formato ONNX.
Importa il modello ONNX in BigQuery ed effettua previsioni utilizzando in BigQuery ML.

Questo tutorial mostra come importare i modelli ONNX addestrati con scikit-learn in un set di dati BigQuery e utilizzarli per fare predizioni da una query SQL. Puoi importare i modelli ONNX utilizzando queste interfacce:

Nella console Google Cloud
Il comando bq query nello strumento a riga di comando bq
L'API BigQuery

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

Obiettivi

In questo tutorial, imparerai a:

Crea e addestra modelli con scikit-learn.
Converti i modelli in formato ONNX utilizzando sklearn-onnx.
Importa i modelli ONNX in BigQuery ed esegui le previsioni.

Addestra un modello di classificazione con scikit-learn

Creare e addestrare una pipeline scikit-learn sull'Iris dataset:

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)

Converti il modello in formato ONNX e salvalo

Utilizza sklearn-onnx per convertire la pipeline di 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

Crea un bucket Cloud Storage per archiviare il file del modello ONNX, quindi carica il file del modello ONNX salvato nel bucket Cloud Storage. Per ulteriori informazioni, vedi Caricare oggetti da un file system.

Importa il modello ONNX in BigQuery

Questo passaggio presuppone che tu abbia caricato il modello ONNX in Cloud Storage di sincronizzare la directory di una VM con un bucket. Un modello di esempio viene archiviato gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai alla pagina di BigQuery

Nell'editor delle query, inserisci un'istruzione CREATE MODEL come la seguente.

 CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.mymodel`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/onnx_model/*')

Ad esempio:

 CREATE OR REPLACE MODEL `example_dataset.imported_onnx_model`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx')

La query precedente importa il modello ONNX in gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx come modello BigQuery denominato imported_onnx_model.

Il nuovo modello dovrebbe ora apparire nel riquadro Risorse. Man mano che espandi ciascun set di dati di un progetto, i modelli vengono elencati insieme alle altre risorse BigQuery nei set di dati. I modelli sono indicato dall'icona del modello: .
Se selezioni il nuovo modello nel riquadro Risorse, le informazioni sul modello vengono visualizzate sotto l'editor di query.

bq

Per importare un modello ONNX da Cloud Storage, esegui una query batch inserendo un comando come il seguente:

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

Ad esempio:

bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
  `example_dataset.imported_onnx_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx')"

Dopo aver importato il modello, questo dovrebbe essere visualizzato nell'output di bq ls [dataset_name]:

$ bq ls example_dataset

       tableId          Type    Labels   Time Partitioning
 --------------------- ------- -------- -------------------
  imported_onnx_model   MODEL

API

Inserire un nuovo job e completa la jobs#configuration.query come nel seguente corpo della richiesta:

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

DataFrame BigQuery

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 Documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per autenticarti a BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Impostare l'autenticazione 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"
)

Fai previsioni con il modello ONNX importato

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai alla pagina BigQuery
Nell'editor query, inserisci una query utilizzando ML.PREDICT. come mostrato di seguito.
```
 SELECT *
   FROM ML.PREDICT(MODEL example_dataset.imported_onnx_model,
     (
      SELECT * FROM bigquery-public-data.ml_datasets.iris
     )
 )
 
```
La query precedente utilizza il modello denominato imported_onnx_model nel set di dati example_dataset del progetto attuale per le previsioni dai dati di input nella tabella pubblica iris del set di dati ml_datasets nel progetto bigquery-public-data. In questo caso, il modello ONNX si aspetta quattro input di tipo float: sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width che corrispondono a initial_types definito nel passaggio 2, quindi la sottoquery SELECT l'intera tabella bigquery-public-data che contiene queste 4 colonne di input.

Il modello genera le colonne label e probabilities, nonché 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.
Il risultato della query è simile al seguente:

bq

Per eseguire previsioni in base ai dati di input nella tabella input_data, inserisci un come il seguente, utilizzando il modello ONNX importato my_model:

bq query \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT *
 FROM ML.PREDICT(
   MODEL `my_project.my_dataset.my_model`,
   (SELECT * FROM input_data))'

Ad esempio:

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

API

Inserire un nuovo job e completa la jobs#configuration.query come nel seguente corpo della richiesta:

{
  "query": "SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL `my_project.my_dataset.my_model`, (SELECT * FROM input_data))"
}

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui i DataFrame di BigQuery nella guida rapida di BigQuery utilizzando BigQuery DataFrames. Per ulteriori informazioni, consulta Documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione su BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Impostare l'autenticazione 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: Result_visualization

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.
Per ulteriori informazioni sull'utilizzo dei modelli, consulta queste risorse: