Vorhersagen mit der Modellendpunktverwaltung aufrufen

Auf dieser Seite wird die Verwaltung von Modellendpunkten beschrieben. Mit der Modellendpunktverwaltung können Sie experimentieren, indem Sie einen Endpunkt für ein KI-Modell registrieren und Vorhersagen aufrufen. Informationen zur Verwendung von KI-Modellen in Produktionsumgebungen finden Sie unter Generative KI-Anwendungen mit Cloud SQL erstellen und Onlinevorhersagen aus Cloud SQL-Instanzen aufrufen.

Nachdem die Modellendpunkte hinzugefügt und in der Modellendpunktverwaltung registriert wurden, können Sie sie mithilfe der Modell-ID referenzieren, um Vorhersagen aufzurufen.

Hinweise

Führen Sie die folgenden Aktionen aus:

Vorhersagen für generische Modelle aufrufen

Verwenden Sie die SQL-Funktion google_ml.predict_row(), um einen registrierten generischen Modellendpunkt aufzurufen und Vorhersagen zu erhalten. Sie können die Funktion google_ml.predict_row() mit jedem Modelltyp verwenden.

SELECT
  google_ml.predict_row(
    model_id => 'MODEL_ID',
    request_body => 'REQUEST_BODY');

Ersetzen Sie Folgendes:

  • MODEL_ID: die Modell-ID, die Sie beim Registrieren des Modellendpunkts festgelegt haben
  • REQUEST_BODY: die Parameter für die Vorhersagefunktion im JSON-Format

Beispiele

Um Vorhersagen für einen registrierten gemini-pro-Modellendpunkt zu generieren, führen Sie die folgende Anweisung aus:

    SELECT
        json_array_elements(
        google_ml.predict_row(
            model_id => 'gemini-pro',
            request_body => '{
        "contents": [
            {
                "role": "user",
                "parts": [
                    {
                        "text": "For TPCH database schema as mentioned here https://www.tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/pdf/TPC-H_v3.0.1.pdf , generate a SQL query to find all supplier names which are located in the India nation."
                    }
                ]
            }
        ]
        }'))-> 'candidates' -> 0 -> 'content' -> 'parts' -> 0 -> 'text';