Vertex AI で BigQuery ML モデルを管理する

BigQuery ML モデルを Model Registry に登録すると、これらのモデルをエクスポートすることなく、他の ML モデルと一緒に管理できます。Model Registry とモデルを統合すると、1 つのインターフェースを使用して、サービングコンテナなしでモデルのバージョン管理、評価、デプロイを行い、オンライン予測を実行できるようになります。Vertex AI に精通していない場合は、BigQuery ユーザー用の Vertex AI で、BigQuery ML との統合の詳細を確認してください。

Vertex AI Prediction の詳細については、Vertex AI での予測の取得の概要をご覧ください。

Vertex AI Model Registry から BigQuery ML モデルを管理する方法については、Vertex AI モデルレジストリの概要をご覧ください。

前提条件

BigQuery ML モデルを Vertex AI Model Registry に追加するには、プロジェクトで Vertex AI API を有効にする必要があります。次の gCloud コマンドを使用します。gcloud --project PROJECT_ID services enable aiplatform.googleapis.com

このジョブの実行に必要な認証情報には、Vertex AI の権限が含まれている必要があります。詳しくは、IAM によるアクセス制御をご覧ください。

次のコマンドを使用して、サービスアカウントに Model Registry 権限を付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=serviceAccount:YOUR_SERVICE_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

プロジェクトのオーナーでない場合は、次のコマンドを使用して、Model Registry の権限をアカウントに付与します。

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member=user:YOUR_GCLOUD_ACCOUNT --role=roles/aiplatform.admin --condition=None

留意事項

マルチリージョン BigQuery ML モデルを Model Registry に登録するとどうなりますか？

現時点で、マルチリージョンの BigQuery ML モデルを Model Registry に追加すると、そのモデルは Vertex AI でリージョンモデルに変換されます。BigQuery ML US マルチリージョンモデルは Vertex AI（us-central1）に同期され、BigQuery ML マルチリージョン EU モデルは Vertex AI（europe-west4）に同期されます。単一リージョンモデルの場合、変更はありません。

モデルのロケーションを更新する方法については、Vertex AI リソースのドキュメント内のロケーションをご覧ください。

BigQuery ML モデルで Model Registry の XAI 機能を使用できますか？

現時点では、BigQuery ML Explainable AI のみを使用できます。XAI 機能は Model Registry ではサポートされていません。詳細については、BigQuery ML Explainable AI の概要をご覧ください。

ノートブック

Model Registry と BigQuery ML の使用を開始するには、利用できるノートブックのいずれかを使用します。

実行する処理	リソース
BigQuery ML を使用してモデルをトレーニングし、そのモデルを Model Registry に登録して、リアルタイム予測用のエンドポイントにデプロイします。	BigQuery ML によるオンライン予測

Model Registry の詳細については、Model Registry の概要をご覧ください。