ML.ANNOTATE_IMAGE 함수로 이미지 주석 추가

이 문서에서는 ML.ANNOTATE_IMAGE 함수를 원격 모델과 함께 사용하여 객체 테이블에서 이미지에 주석을 추가하는 방법을 설명합니다.

필수 권한

• 연결을 만들려면 다음 역할의 멤버십이 필요합니다.

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• 연결의 서비스 계정에 권한을 부여하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• BigQuery ML을 사용하여 모델을 만들려면 다음 권한이 필요합니다.

  • bigquery.jobs.create
  • bigquery.models.create
  • bigquery.models.getData
  • bigquery.models.updateData
  • bigquery.models.updateMetadata

• 추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

  • 객체 테이블에 대한 bigquery.tables.getData
  • 모델에 대한 bigquery.models.getData
  • bigquery.jobs.create

시작하기 전에

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

4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.

   Enable the APIs

5. 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

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

7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Vision API APIs.

   Enable the APIs

연결 만들기

클라우드 리소스 연결을 만들고 연결의 서비스 계정을 가져옵니다.

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 연결을 만들려면 추가를 클릭한 다음 외부 데이터 소스에 연결을 클릭합니다.

3. 연결 유형 목록에서 Vertex AI 원격 모델, 원격 함수, BigLake(Cloud 리소스)를 선택합니다.

4. 연결 ID 필드에 연결 이름을 입력합니다.

5. 연결 만들기를 클릭합니다.

6. 연결로 이동을 클릭합니다.

7. 연결 정보 창에서 나중의 단계에 사용할 서비스 계정 ID를 복사합니다.

bq

1. 명령줄 환경에서 연결을 만듭니다.

   bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
       --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
   

   --project_id 매개변수는 기본 프로젝트를 재정의합니다.

   다음을 바꿉니다.

   • REGION: 연결 리전
   • PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
   • CONNECTION_ID: 연결의 ID

   연결 리소스를 만들면 BigQuery가 고유한 시스템 서비스 계정을 만들고 이를 연결에 연계합니다.

   문제 해결: 다음 연결 오류가 발생하면 Google Cloud SDK를 업데이트하세요.

   Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
   

2. 이후 단계에서 사용할 수 있도록 서비스 계정 ID를 가져와 복사합니다.

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
   

   출력은 다음과 비슷합니다.

   name                          properties
   1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "[e-mail]"}
   

Terraform

main.tf 파일에 다음 섹션을 추가합니다.

 ## This creates a cloud resource connection.
 ## Note: The cloud resource nested object has only one output only field - serviceAccountId.
 resource "google_bigquery_connection" "connection" {
    connection_id = "CONNECTION_ID"
    project = "PROJECT_ID"
    location = "REGION"
    cloud_resource {}
}        

다음을 바꿉니다.

• CONNECTION_ID: 연결의 ID
• PROJECT_ID: Google Cloud 프로젝트 ID
• REGION: 연결 리전

서비스 계정에 액세스 권한 부여

다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

콘솔

1. IAM 및 관리자 페이지로 이동합니다.

   IAM 및 관리자로 이동

2. 추가를 클릭합니다.

   주 구성원 추가 대화상자가 열립니다.

3. 새 주 구성원 필드에 앞에서 복사한 서비스 계정 ID를 입력합니다.

4. 역할 선택 필드에서 서비스 사용량을 선택한 후 서비스 사용량 소비자를 선택합니다.

5. 다른 역할 추가를 클릭합니다.

6. 역할 선택 필드에서 BigQuery를 선택한 후 BigQuery 연결 사용자를 선택합니다.

7. 저장을 클릭합니다.

gcloud

gcloud projects add-iam-policy-binding 명령어를 사용합니다.

gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/serviceusage.serviceUsageConsumer' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/bigquery.connectionUser' --condition=None

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_NUMBER: 프로젝트 번호
• MEMBER: 이전에 복사한 서비스 계정 ID

권한을 부여하지 않으면 오류가 발생합니다.

객체 테이블 만들기

이미지 콘텐츠가 포함된 객체 테이블을 만듭니다. 객체 테이블을 사용하면 Cloud Storage에서 이미지를 이동하지 않고도 분석할 수 있습니다.

객체 테이블에서 사용하는 Cloud Storage 버킷은 모델을 만들고 ML.ANNOTATE_IMAGE 함수를 호출하려는 동일한 프로젝트에 있어야 합니다. 객체 테이블에서 사용하는 Cloud Storage 버킷이 포함된 프로젝트가 아닌 다른 프로젝트에서 ML.ANNOTATE_IMAGE 함수를 호출하려면 버킷 수준에서 스토리지 관리자 역할을 부여해야 합니다.

모델 만들기

CLOUD_AI_VISION_V1의 REMOTE_SERVICE_TYPE을 사용하여 원격 모델을 만듭니다.

CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
OPTIONS (REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_VISION_V1');

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID
• DATASET_ID: 모델을 포함할 데이터 세트의 ID. 이 데이터 세트는 사용 중인 연결과 동일한 위치에 있어야 합니다.
• MODEL_NAME: 모델의 이름
• REGION: 연결에 사용되는 리전
• CONNECTION_ID: 연결 ID(예: myconnection)

  Google Cloud 콘솔에서 연결 세부정보를 볼 때 연결 ID는 연결 ID에 표시되는 정규화된 연결 ID의 마지막 섹션에 있는 값입니다(예: projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection).

이미지에 주석 추가

ML.ANNOTATE_IMAGE 함수로 이미지에 주석 추가:

SELECT *
FROM ML.ANNOTATE_IMAGE(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.OBJECT_TABLE_NAME,
  STRUCT(['FEATURE_NAME' [,...]] AS vision_features)
);

다음을 바꿉니다.

• PROJECT_ID: 프로젝트 ID
• DATASET_ID: 모델이 포함된 데이터 세트의 ID
• MODEL_NAME: 모델의 이름
• OBJECT_TABLE_NAME: 주석을 추가할 이미지의 URI가 포함된 객체 테이블의 이름
• FEATURE_NAME: 지원되는 Cloud Vision API 기능의 이름

예시 1

다음 예시는 이미지에 표시된 항목에 라벨을 추가합니다.

SELECT *
FROM ML.ANNOTATE_IMAGE(
  MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`,
  TABLE myproject.mydataset.image_table,
  STRUCT(['label_detection'] AS vision_features)
);

예시 2

다음 예시는 이미지에 표시된 얼굴을 인식하고 주요 색상과 같은 이미지 속성을 반환합니다.

SELECT *
FROM ML.ANNOTATE_IMAGE(
  MODEL `myproject.mydataset.myvisionmodel`,
  TABLE myproject.mydataset.image_table,
  STRUCT(['face_detection', 'image_properties'] AS vision_features)
);

다음 단계

• BigQuery 데이터 분석을 위해 사용할 수 있는 다른 함수를 포함하여 모델 추론에 대해 자세히 알아보려면 모델 추론 개요 참조하기
• 각 모델 유형에 지원되는 SQL 문과 함수에 대한 자세한 내용은 각 모델의 엔드 투 엔드 사용자 경험 참조하기
• BigQuery ML 및 Vertex AI 선행 학습된 모델로 비정형 데이터 분석 노트북 사용해 보기