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Generar predicciones de AA con SQL

En esta página, se muestra cómo generar predicciones de aprendizaje automático (AA) a partir de una base de datos de Spanner. Las predicciones de AA funcionan con bases de datos de GoogleSQL y PostgreSQL.

La integración de Vertex AI en Spanner te permite generar predicciones con tu código SQL mediante una llamada a la función ML.PREDICT para GoogleSQL o spanner.ML_PREDICT_ROW para PostgreSQL. Para obtener más información sobre la integración de Vertex AI de Spanner, consulta Descripción general de la integración de Vertex AI de Spanner.

Antes de comenzar

Antes de generar predicciones a partir de una instancia de Spanner, debes preparar la base de datos y seleccionar un modelo.

Configurar el acceso para la integración de Vertex AI de Spanner a los extremos de Vertex AI

Spanner crea el agente de servicio y otorga los permisos necesarios de forma automática cuando Spanner ejecuta la primera declaración DDL MODEL. Si la base de datos de Spanner y el extremo de Vertex AI están en el mismo proyecto, no se requiere ninguna configuración adicional.

Si la cuenta de agente de servicio de Spanner no existe para el proyecto de Spanner, créala mediante la ejecución del siguiente comando:

gcloud beta services identity create --service=spanner.googleapis.com --project={PROJECT}`

Sigue los pasos descritos en Otorga un solo rol para otorgar el rol Spanner API Service Agent a la cuenta de agente de servicio service-PROJECT_ID@gcp-sa-spanner.iam.gserviceaccount.com de Spanner en tu proyecto de Vertex AI.

Seleccionar un modelo

Cuando usas la función ML.PREDICT (para GoogleSQL) o ML_PREDICT_ROW para PostgreSQL, debes especificar la ubicación del modelo de AA. El modelo seleccionado puede ser uno de los siguientes:

Un modelo que se ejecuta en Vertex AI Model Garden.
Un modelo de Vertex AI con un extremo activo al que tu agente de servicio de Spanner tiene permiso de IAM para acceder.

Para obtener más información sobre la integración de Vertex AI de Spanner, consulta ¿Cómo funciona la integración de Vertex AI de Spanner?.

Genera predicciones

Según el tipo de modelo que seleccionaste, los pasos para generar las predicciones serán diferentes.

Usa un modelo en Model Garden de Vertex AI

Para generar una predicción con un modelo de Model Garden de Vertex AI, selecciona un modelo de Model Garden.

GoogleSQL

Antes de usar un modelo con ML.PREDICT(), debes registrar el modelo con la declaración CREATE MODEL.

CREATE MODEL 'MODEL_NAME'
INPUT (INPUT_COLUMN_NAME INPUT_COLUMN_TYPE)
OUTPUT (OUTPUT_COLUMN_NAME OUTPUT_COLUMN_TYPE)
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/publishers/google/models/model_id'
);

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_NAME: Es el nombre que deseas darle a tu modelo.
INPUT_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna de entrada. Por ejemplo, si usas el modelo gemini-pro, el nombre de la columna de entrada es prompt.
INPUT_COLUMN_TYPE: Es el tipo de datos para INPUT_COLUMN_NAME.
OUTPUT_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna de resultado. Por ejemplo, si usas el modelo gemini-pro, el nombre de la columna de salida es content.
OUTPUT_COLUMN_TYPE: Es el tipo de datos para OUTPUT_COLUMN_NAME.
PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
REGION_ID: Es el ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1.
MODEL_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar, por ejemplo, gemini-pro.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta la referencia de la API de modelo para la IA generativa.

Usa la función de GoogleSQL ML.PREDICT con el modelo seleccionado en Model Garden para generar tu predicción.

SELECT * FROM ML.PREDICT(
  MODEL `MODEL_NAME`,
  `INPUT_RELATION`[, `PARAMETERS`])

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_NAME: Es el nombre que deseas darle a tu modelo.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta la referencia de la API de modelo para la IA generativa.
INPUT_RELATION: Puede ser TABLE table_name o una subconsulta en la tabla o subconsulta que proporciona datos para ejecutar la predicción de AA.
PARAMETERS: Es un valor STRUCT que contiene parámetros compatibles con model_id.

También puedes usar SAFE.ML.PREDICT para mostrar null en lugar de un error en tus predicciones. Esto es útil en casos en los que se ejecutan consultas grandes en las que se pueden tolerar algunas predicciones con errores.

PostgreSQL

Usa la función ML_PREDICT_ROW de PostgreSQL con el modelo seleccionado en Model Garden para generar tu predicción.

SELECT spanner.ml_predict_row(
  'projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/publishers/google/models/MODEL_ID'::text,
  '{
    "instances": [ INSTANCES ],
    "parameters": { PARAMETERS }
   }'::jsonb);

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
REGION_ID: Es el ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1.
MODEL_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar, por ejemplo, gemini-pro.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta la referencia de la API de modelo para la IA generativa.
INSTANCES: Son las entradas para la llamada de predicción, en formato JSON.
PARAMETERS: Son parámetros opcionales para la llamada de predicción, en formato JSON.

Esta consulta produce una respuesta JSON. Para obtener más información sobre los mensajes de respuesta JSON del modelo, consulta PredictResponse.

Usar un extremo del modelo de Vertex AI

Para usar un modelo entrenado o descargado con la integración de Vertex AI de Spanner, debes implementar el modelo en Vertex AI. Si necesitas más información para implementar un modelo en un extremo de Vertex AI, consulta Implementa un modelo en un extremo.

GoogleSQL

Usa la función ML.PREDICT de GoogleSQL con el modelo en un extremo de Vertex AI para generar tu predicción. Antes de usar un modelo con ML.PREDICT(), debes registrarlo con la declaración CREATE MODEL. Cada modelo implementado tiene su propio esquema único. El siguiente es un ejemplo de esquema de la Descripción general de clasificación y regresión.

CREATE MODEL MyClassificationModel
INPUT (
  length FLOAT64,
  material STRING(MAX),
  tag_array ARRAY<STRING(MAX)>
)
OUTPUT (
  scores ARRAY<FLOAT64>,
  classes ARRAY<STRING(MAX)>
)
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID'
)

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
LOCATION: Es el ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1.
ENDPOINT_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar, por ejemplo, gemini-pro.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta la referencia de la API de modelo para la IA generativa.

Usa la función de GoogleSQL ML.PREDICT con el modelo seleccionado en Model Garden para generar tu predicción.

SELECT * FROM ML.PREDICT(
  `MODEL_ID`,
  `INPUT_RELATION`[, `PARAMETERS`])

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar.
INPUT_RELATION: Es la tabla o subconsulta en la que deseas ejecutar la predicción de AA.
PARAMETERS: Es un valor STRUCT que contiene parámetros compatibles con model_name.

Esta consulta produce una relación que contiene todas las columnas de salida del modelo y todas las columnas de la relación de entrada.

PostgreSQL

Usa la función ML.PREDICT de PostgreSQL con el modelo en un extremo de Vertex AI para generar tu predicción.

  SELECT spanner.ml_predict_row(
    'projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID'::text,
    '{
      "instances": [ INSTANCES ],
      "parameters": { PARAMETERS }
      }'::jsonb);
  ```

Replace the following:

PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud en el que se encuentra el modelo.
REGION_ID: Es el ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1.
ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo del modelo.
INSTANCES: Son las entradas a la llamada de predicción, en formato JSON.
PARAMETERS: Son parámetros opcionales para la llamada de predicción, en formato JSON.

Esta consulta produce una respuesta JSON. Para obtener más información sobre los mensajes de respuesta JSON del modelo, consulta PredictResponse.

Ejemplos sobre el uso de funciones de AA para generar predicciones

En el siguiente ejemplo, se usa el modelo gemini-pro de Model Garden para generar texto a partir de una instrucción breve que se proporciona como argumento. Este modelo está disponible como parte de Gemini en Spanner.

GoogleSQL

Registra el modelo gemini-pro

CREATE MODEL GeminiPro
INPUT (prompt STRING(MAX))
OUTPUT (content STRING(MAX))
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-pro',
  default_batch_size = 1
);

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT: el ID del proyecto
LOCATION: La región en la que usas Vertex AI

Ejecuta el modelo

SELECT content
FROM ML.PREDICT(
  MODEL GeminiPro,
  (SELECT "Is 7 a prime number?" AS prompt),
  STRUCT(256 AS maxOutputTokens, 0.2 AS temperature, 40 as topK, 0.95 AS topP)
);

Resultado esperado

Esto es lo que se espera:

+--------------------+
| content            |
+--------------------+
| "Yes"              |
+--------------------+

PostgreSQL

Ejecuta el modelo

select spanner.ml_predict_row(
  '{
    "endpoint": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-pro",
    "default_batch_size": 1
   }'::jsonb,
  '{
    "instances":[{"prompt": "Is 7 a prime number?"}],
    "parameters":{"maxOutputTokens":256, "topK": 40, "topP":0.96, "temperature":0.2}
    }'
);

Resultado esperado

Esto es lo que se espera:

+--------------------+
| content            |
+--------------------+
| "Yes"              |
+--------------------+