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Utilizzare l'ottimizzazione e la valutazione per migliorare le prestazioni del modello

Questo documento mostra come creare un modello remoto BigQuery ML che fa riferimento a un modello gemini-1.5-flash-002 Vertex AI. Poi utilizzi la ottimizzazione supervisionata per ottimizzare il modello con nuovi dati di addestramento, quindi lo valuti con la funzione ML.EVALUATE.

L'ottimizzazione può aiutarti a gestire scenari in cui devi personalizzare il modello Vertex AI ospitato, ad esempio quando il comportamento previsto del modello è difficile da definire in modo conciso in un prompt o quando i prompt non producono risultati previsti in modo sufficientemente coerente. L'ottimizzazione supervisionata influisce anche sul modello nei seguenti modi:

Indica al modello di restituire stili di risposta specifici, ad esempio più concisi o più descrittivi.
Insegna al modello nuovi comportamenti, ad esempio rispondere ai prompt come una persona specifica.
Il modello si aggiorna con le nuove informazioni.

In questo tutorial, l'obiettivo è fare in modo che il modello generi testo il cui stile e contenuti siano il più possibile conformi ai contenuti di riferimento forniti.

Autorizzazioni obbligatorie

Per creare una connessione, è necessario il seguente ruolo IAM (Identity and Access Management):
- roles/bigquery.connectionAdmin
Per concedere le autorizzazioni all'account di servizio della connessione, devi disporre della seguente autorizzazione:
- resourcemanager.projects.setIamPolicy
Per creare il modello utilizzando BigQuery ML, sono necessarie le seguenti autorizzazioni IAM:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata
Per eseguire l'inferenza, devi disporre delle seguenti autorizzazioni:
- bigquery.tables.getData sul tavolo
- bigquery.models.getData sul modello
- bigquery.jobs.create

Prima di iniziare

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
Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
Enable the BigQuery, BigQuery Connection, Vertex AI, and Compute Engine APIs.
Enable the APIs

Costi

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

BigQuery: You incur costs for the queries that you run in BigQuery.
BigQuery ML: You incur costs for the model that you create and the processing that you perform in BigQuery ML.
Vertex AI: You incur costs for calls to and supervised tuning of the gemini-1.0-flash-002 model.

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Per maggiori informazioni, consulta le seguenti risorse:

Crea un set di dati

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

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai alla pagina BigQuery
Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.
Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.
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 set di dati nella stessa posizione.
- Lascia invariate le restanti impostazioni predefinite e fai clic su Crea set di dati.

Crea una connessione

Crea una connessione risorsa Cloud e recupera l'ID account di servizio della connessione. Crea la connessione nella stessa posizione del set di dati creato nel passaggio precedente.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

Vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Per creare una connessione, fai clic su Aggiungi e poi su Connessioni a origini dati esterne.
Nell'elenco Tipo di connessione, seleziona Modelli remoti di Vertex AI, funzioni remote e BigLake (risorsa Cloud).
Nel campo ID connessione, inserisci un nome per la connessione.
Fai clic su Crea connessione.
Fai clic su Vai alla connessione.
Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo.

bq

In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:
```
bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID
```
Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

Sostituisci quanto segue:
- REGION: la regione di connessione
- PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
- CONNECTION_ID: un ID per la connessione
Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea un account di servizio di sistema unico e lo associa alla connessione.

Risoluzione dei problemi: se ricevi il seguente errore di connessione, aggiorna Google Cloud SDK:
```
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
```

Recupera e copia l'ID account di servizio per utilizzarlo in un passaggio successivo:

bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

L'output è simile al seguente:

name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_connection.

Per autenticarti in BigQuery, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, consulta Configurare l'autenticazione per le librerie client.

L'esempio seguente crea una connessione risorsa Cloud denominata my_cloud_resource_connection nella regione 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 {}
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud, completa i passaggi nelle seguenti sezioni.

Prepara Cloud Shell

Avvia Cloud Shell.
Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi farlo in qualsiasi directory.
```
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID
```
Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione di Terraform deve avere una propria directory (chiamata anche modulo principale).

In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf.
```
mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf
```
Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

Copia il codice campione nel main.tf appena creato.

Se vuoi, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.
Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
Salva le modifiche.
Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory.
```
terraform init
```
Se vuoi, per utilizzare la versione più recente del provider Google, includi l'opzione -upgrade:
```
terraform init -upgrade
```

Applica le modifiche

Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform sta per creare o aggiornare corrispondano alle tue aspettative:
```
terraform plan
```
Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.
Applica la configurazione di Terraform eseguendo il seguente comando e inserendo yes al prompt:
```
terraform apply
```
Attendi che Terraform mostri il messaggio "Applicazione completata".
Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud, vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

Concedi l'accesso all'account di servizio della connessione

Concedi al tuo account di servizio il ruolo Agente di servizio Vertex AI in modo che possa accedere a Vertex AI. La mancata concessione di questo ruolo genera un errore. Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

Vai alla pagina IAM e amministrazione.

Vai a IAM e amministrazione
Fai clic su Concedi accesso.

Viene visualizzata la finestra di dialogo Aggiungi entità.
Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.
Fai clic su Seleziona un ruolo.
In Filtro, digita Vertex AI Service Agent e seleziona il ruolo.
Fai clic su Salva.

gcloud

Utilizza il comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

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

Sostituisci quanto segue:

PROJECT_NUMBER: il numero del progetto
MEMBER: l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza

L'account di servizio associato alla connessione è un'istanza dell'agente di servizio di delega della connessione BigQuery, pertanto è accettabile assegnargli un ruolo di agente di servizio.

Creare tabelle di test

Crea tabelle di dati di addestramento e valutazione in base al set di dati pubblico task955_wiki_auto_style_transfer di Hugging Face.

Apri Cloud Shell.

In Cloud Shell, esegui i comandi riportati di seguito per creare tabelle di dati di test e valutazione:

python3 -m pip install pandas pyarrow fsspec huggingface_hub

python3 -c "import pandas as pd; df_train = pd.read_parquet('hf://datasets/Lots-of-LoRAs/task955_wiki_auto_style_transfer/data/train-00000-of-00001.parquet').drop('id', axis=1); df_train['output'] = [x[0] for x in df_train['output']]; df_train.to_json('wiki_auto_style_transfer_train.jsonl', orient='records', lines=True);"

python3 -c "import pandas as pd; df_valid = pd.read_parquet('hf://datasets/Lots-of-LoRAs/task955_wiki_auto_style_transfer/data/valid-00000-of-00001.parquet').drop('id', axis=1); df_valid['output'] = [x[0] for x in df_valid['output']]; df_valid.to_json('wiki_auto_style_transfer_valid.jsonl', orient='records', lines=True);"

bq rm -t bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_train

bq rm -t bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid

bq load --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_train wiki_auto_style_transfer_train.jsonl input:STRING,output:STRING

bq load --source_format=NEWLINE_DELIMITED_JSON bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid wiki_auto_style_transfer_valid.jsonl input:STRING,output:STRING

Crea un modello di riferimento

Crea un modello remoto sul modello gemini-1.0-flash-002 di Vertex AI.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione per creare un modello remoto:
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_baseline`
REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
OPTIONS (ENDPOINT ='gemini-1.5-flash-002');
```
Sostituisci quanto segue:
- LOCATION: la posizione della connessione.
- CONNECTION_ID: l'ID della connessione BigQuery.
  Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, CONNECTION_ID è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione visualizzato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.
Il completamento della query richiede diversi secondi, dopodiché il modello gemini_baseline viene visualizzato nel set di dati bqml_tutorial nel riquadro Explorer. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non ci sono risultati della query.

Controllare le prestazioni del modello di riferimento

Esegui la funzione ML.GENERATE_TEXT con il modello remoto per vedere come funziona sui dati di valutazione senza alcuna ottimizzazione.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

SELECT ml_generate_text_llm_result, ground_truth
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_baseline`,
    (
      SELECT
        input AS prompt, output AS ground_truth
      FROM `bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

Se esamini i dati di output e confronti i valori ml_generate_text_llm_result e ground_truth, noterai che, mentre il modello di riferimento genera un testo che riflette con precisione i fatti forniti nei contenuti dell'insieme di dati di riferimento, lo stile del testo è abbastanza diverso.

Valutare il modello di riferimento

Per eseguire una valutazione più dettagliata delle prestazioni del modello, utilizza la funzione ML.EVALUATE. Questa funzione calcola le metriche del modello che misurano l'accuratezza e la qualità del testo generato, in modo da vedere come le risposte del modello si confrontano con quelle ideali.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

SELECT *
FROM
  ML.EVALUATE(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_baseline`,
    (
      SELECT
        input AS input_text, output AS output_text
      FROM `bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid`
    ),
    STRUCT('text_generation' AS task_type));

L'output è simile al seguente:

   +---------------------+---------------------+-------------------------------------------+--------------------------------------------+
   | bleu4_score         | rouge-l_precision   | rouge-l_recall      | rouge-l_f1_score    | evaluation_status                          |
   +---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------------------------+
   | 0.15289758194680161 | 0.24925921915413246 | 0.44622484204944518 | 0.30851122211104348 | {                                          |
   |                     |                     |                     |                     |  "num_successful_rows": 176,               |
   |                     |                     |                     |                     |  "num_total_rows": 176                     |
   |                     |                     |                     |                     | }                                          |
   +---------------------+---------------------+ --------------------+---------------------+--------------------------------------------+

Puoi vedere che il rendimento del modello di riferimento non è male, ma la somiglianza del testo generato ai dati di fatto è bassa, in base alle metriche di valutazione. Ciò indica che vale la pena eseguire l'ottimizzazione supervisionata per verificare se puoi migliorare il rendimento del modello per questo caso d'uso.

Crea un modello ottimizzato

Crea un modello remoto molto simile a quello creato in Creare un modello, ma questa volta specificando la clausola AS SELECT per fornire i dati di addestramento al fine di ottimizzare il modello.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery
Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione per creare un modello remoto:
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_tuned`
  REMOTE
    WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (
    endpoint = 'gemini-1.5-flash-002',
    max_iterations = 500,
    data_split_method = 'no_split')
AS
SELECT
  input AS prompt, output AS label
FROM `bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_train`;
```
Sostituisci quanto segue:
- LOCATION: la posizione della connessione.
- CONNECTION_ID: l'ID della connessione BigQuery.
  Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud, CONNECTION_ID è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione visualizzato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.
Il completamento della query richiede alcuni minuti, dopodiché il gemini_tuned modello viene visualizzato nel bqml_tutorial set di dati nel riquadro Esplorazione. Poiché la query utilizza un'istruzione CREATE MODEL per creare un modello, non ci sono risultati della query.

Controllare le prestazioni del modello ottimizzato

Esegui la funzione ML.GENERATE_TEXT per verificare le prestazioni del modello ottimizzato sui dati di valutazione.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

SELECT ml_generate_text_llm_result, ground_truth
FROM
  ML.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_tuned`,
    (
      SELECT
        input AS prompt, output AS ground_truth
      FROM `bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(TRUE AS flatten_json_output));

Se esamini i dati di output, noterai che il modello ottimizzato produce un testo che è molto più simile nello stile ai contenuti basati su dati empirici reali.

Valutare il modello ottimizzato

Utilizza la funzione ML.EVALUATE per confrontare le risposte del modello ottimizzato con quelle ideali.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina BigQuery.

Vai a BigQuery

Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

SELECT *
FROM
  ML.EVALUATE(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_tuned`,
    (
      SELECT
        input AS prompt, output AS label
      FROM `bqml_tutorial.wiki_auto_style_transfer_valid`
    ),
    STRUCT('text_generation' AS task_type));

L'output è simile al seguente:

   +---------------------+---------------------+-------------------------------------------+--------------------------------------------+
   | bleu4_score         | rouge-l_precision   | rouge-l_recall      | rouge-l_f1_score    | evaluation_status                          |
   +---------------------+---------------------+---------------------+---------------------+--------------------------------------------+
   | 0.19391708685890585 | 0.34170970869469058 | 0.46793189219384496 | 0.368190192211538   | {                                          |
   |                     |                     |                     |                     |  "num_successful_rows": 176,               |
   |                     |                     |                     |                     |  "num_total_rows": 176                     |
   |                     |                     |                     |                     | }                                          |
   +---------------------+---------------------+ --------------------+---------------------+--------------------------------------------+

Puoi vedere che, anche se il set di dati di addestramento ha utilizzato solo 1408 esempi, si è verificato un netto miglioramento del rendimento, come indicato dalle metriche di valutazione più elevate.

Esegui la pulizia

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.

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.