Traduzir texto com a função ML.TRANSLATE

Neste documento, descrevemos como usar a função ML.TRANSLATE com um modelo remoto para traduzir texto de uma tabela padrão do BigQuery.

Para informações sobre inferência de modelo no BigQuery ML, consulte Visão geral de inferência de modelo.

Para informações sobre os tipos de modelo compatíveis de cada instrução e função do SQL, além de todas as instruções e funções do SQL compatíveis com cada tipo de modelo, leia Jornada do usuário completa para cada modelo.

Permissões necessárias

• Para criar uma conexão, você precisa da associação no seguinte papel:

  • roles/bigquery.connectionAdmin

• Para conceder permissões à conta de serviço da conexão, você precisa da seguinte permissão:

  • resourcemanager.projects.setIamPolicy

• Para criar o modelo usando o BigQuery ML, você precisa das seguintes permissões:

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

• Para executar a inferência, você precisa das seguintes permissões:

  • bigquery.tables.getData na tabela
  • bigquery.models.getData no modelo
  • bigquery.jobs.create

Antes de começar

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 Translation 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 Translation APIs.

   Enable the APIs

Crie uma conexão

Crie uma conexão de recursos de nuvem e tenha acesso à conta de serviço da conexão.

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acessar a página do BigQuery.

   Acessar o BigQuery

2. Para criar uma conexão, clique em Adicionar e em Conexões com fontes de dados externas.

3. Na lista Tipo de conexão, selecione Modelos remotos da Vertex AI, funções remotas e BigLake (Cloud Resource).

4. No campo ID da conexão, insira um nome para a conexão.

5. Clique em Criar conexão.

6. Clique em Ir para conexão.

7. No painel Informações da conexão, copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior.

bq

1. Em um ambiente de linha de comando, crie uma conexão:

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

   O parâmetro --project_id substitui o projeto padrão.

   Substitua:

   • REGION: sua região de conexão
   • PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud
   • CONNECTION_ID: um ID para sua conexão

   Quando você cria um recurso de conexão, o BigQuery cria uma conta de serviço do sistema exclusiva e a associa à conexão.

   Solução de problemas: se você receber o seguinte erro de conexão, atualize o SDK Google Cloud:

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

2. Recupere e copie o ID da conta de serviço para uso em uma etapa posterior:

   bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

   O resultado será assim:

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

Terraform

Use o recurso google_bigquery_connection.

Observação: para criar objetos do BigQuery usando o Terraform, é necessário ativar a API Cloud Resource Manager.

Para autenticar no BigQuery, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, acesse Configurar a autenticação para bibliotecas de cliente.

O exemplo a seguir cria uma conexão de recurso do Cloud chamada my_cloud_resource_connection na região US:

# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Para aplicar a configuração do Terraform em um projeto do Google Cloud, conclua as etapas nas seções a seguir.

Preparar o Cloud Shell

1. Inicie o Cloud Shell.

2. Defina o projeto padrão do Google Cloud em que você quer aplicar as configurações do Terraform.

   Você só precisa executar esse comando uma vez por projeto, e ele pode ser executado em qualquer diretório.

   export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

   As variáveis de ambiente serão substituídas se você definir valores explícitos no arquivo de configuração do Terraform.

Preparar o diretório

Cada arquivo de configuração do Terraform precisa ter o próprio diretório, também chamado de módulo raiz.

1. No Cloud Shell, crie um diretório e um novo arquivo dentro dele. O nome do arquivo precisa ter a extensão .tf, por exemplo, main.tf. Neste tutorial, o arquivo é chamado de main.tf.

   mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

2. Se você estiver seguindo um tutorial, poderá copiar o exemplo de código em cada seção ou etapa.

   Copie o exemplo de código no main.tf recém-criado.

   Se preferir, copie o código do GitHub. Isso é recomendado quando o snippet do Terraform faz parte de uma solução de ponta a ponta.

3. Revise e modifique os parâmetros de amostra para aplicar ao seu ambiente.
4. Salve as alterações.
5. Inicialize o Terraform. Você só precisa fazer isso uma vez por diretório.

   terraform init

   Opcionalmente, para usar a versão mais recente do provedor do Google, inclua a opção -upgrade:

   terraform init -upgrade

Aplique as alterações

1. Revise a configuração e verifique se os recursos que o Terraform vai criar ou atualizar correspondem às suas expectativas:

   terraform plan

   Faça as correções necessárias na configuração.

2. Para aplicar a configuração do Terraform, execute o comando a seguir e digite yes no prompt:

   terraform apply

   Aguarde até que o Terraform exiba a mensagem "Apply complete!".

3. Abra seu projeto do Google Cloud para ver os resultados. No console do Google Cloud, navegue até seus recursos na IU para verificar se foram criados ou atualizados pelo Terraform.

Observação: as amostras do Terraform geralmente presumem que as APIs necessárias estejam ativadas no projeto do Google Cloud.

Conceder acesso à conta de serviço

Selecione uma das seguintes opções:

Console

1. Acesse a página IAM e administrador.

   Acessar IAM e administrador

2. Clique em Adicionar.

   A caixa de diálogo Adicionar principais é aberta.

3. No campo Novos principais, digite o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

4. No campo Selecionar um papel, selecione Service Usage e, em seguida, selecione Consumidor do Service Usage.

5. Clique em Adicionar outro papel.

6. No campo Selecionar um papel, selecione BigQuery e, em seguida, selecione Usuário de conexão do BigQuery.

7. Clique em Adicionar outro papel.

8. No campo Selecionar um papel, selecione Cloud Translation e, em seguida, selecione Usuário da API Cloud Translation.

9. Clique em Salvar.

gcloud

Use o comando gcloud projects add-iam-policy-binding (em inglês).

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
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/cloudtranslate.user' --condition=None

Substitua:

• PROJECT_NUMBER: o número do projeto.
• MEMBER: o ID da conta de serviço que você copiou anteriormente.

Deixar de conceder a permissão resulta em erro.

crie um modelo

Crie um modelo remoto com um REMOTE_SERVICE_TYPE de CLOUD_AI_TRANSLATE_V3:

CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID
OPTIONS (REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_TRANSLATE_V3');

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados para conter o modelo. Esse conjunto de dados precisa estar no mesmo local que a conexão que você está usando.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• REGION: a região usada pela conexão.
• CONNECTION_ID: o ID da conexão. Por exemplo, myconnection.

  Quando você visualiza os detalhes da conexão no console do Google Cloud, esse é o valor na última seção do ID da conexão totalmente qualificado, mostrado em ID da conexão, por exemplo, projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Traduzir texto

Traduzir texto com a função ML.TRANSLATE:

SELECT *
FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  { TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME | (QUERY) },
  STRUCT('MODE' AS translate_mode, ['LANGUAGE' AS target_language_code])
);

Substitua:

• PROJECT_ID: o ID do projeto.
• DATASET_ID: o ID do conjunto de dados que contém o modelo.
• MODEL_NAME: o nome do modelo
• TABLE_NAME: o nome da tabela que contém o texto a ser traduzido em uma coluna chamada text_content. Se o texto estiver em uma coluna com um nome diferente, especifique text_content como alias para essa coluna.
• QUERY: uma consulta que contém o texto a ser traduzido em uma coluna chamada text_content. Se o texto estiver em uma coluna com um nome diferente, especifique text_content como alias para essa coluna.
• MODE: o nome de um modo de tradução compatível.
• LANGUAGE: o nome de um código de idioma compatível. Esse argumento só é necessário quando você usa o modo de tradução TRANSLATE_TEXT.

Exemplo 1

O exemplo a seguir traduz o texto da coluna text_content da tabela em hindi:

SELECT * FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `mydataset.mytranslatemodel`,
  TABLE mydataset.mytable,
  STRUCT('translate_text' AS translate_mode, 'hi' AS target_language_code))
);

Exemplo 2

O exemplo a seguir detecta o idioma do texto na coluna comment da tabela:

SELECT * FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `mydataset.mytranslatemodel`,
  (SELECT comment AS text_content from mydataset.mytable),
  STRUCT('detect_language' AS translate_mode)
);

A seguir

Teste o notebook de análise de dados não estruturados com o BigQuery ML e os modelos pré-treinados da Vertex AI.