このページでは、Vertex AI と BigQuery の違いを理解し、Vertex AI を既存の BigQuery ワークフローと統合する方法について説明します。Vertex AI と BigQuery は連携して ML と MLOps のユースケースに対応します。
Vertex AI と BigQuery のモデル トレーニングの違いについては、トレーニング方法を選択するをご覧ください。
Vertex AI と BigQuery の違い
このセクションでは、Vertex AI、BigQuery、BigQuery ML サービスについて説明します。
Vertex AI: エンドツーエンドの AI / ML プラットフォーム
Vertex AI は、モデル開発とガバナンスの両方を行う AI / ML プラットフォームです。モデルをトレーニングする方法は主に 3 つあります。
- AutoML: コードを記述することなく、画像、表形式、テキスト、動画のデータセットでモデルをトレーニングできます。
- カスタム トレーニング: 特定のユースケースに合ったカスタム トレーニング コードを実行できます。
- Ray on Vertex AI: Ray を使用して、AI と Python アプリケーション（ML など）をスケーリングできます。
AutoML モデルとカスタム トレーニング モデルの両方を Vertex AI Model Registry に登録できます。Vertex AI の外部でトレーニングされたモデルをインポートして、Vertex AI Model Registry に登録することもできます。
このレジストリから、モデル バージョンを管理し、オンライン予測とバッチ予測のためにエンドポイントにデプロイできます。また、モデル評価を実施し、Vertex AI Model Monitoring でデプロイのモニタリングを行い、Vertex Explainable AI を使用できます。
対応言語:
- Vertex AI SDK for Python
- Java 用のクライアント ライブラリ
- Node.js 用のクライアント ライブラリ
BigQuery: サーバーレスのマルチクラウド エンタープライズ データ ウェアハウス
BigQuery は、ML、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を使用してデータの管理と分析を支援する、フルマネージド型のエンタープライズ データ ウェアハウスです。BigQuery テーブルは SQL でクエリできるので、SQL を主に使用しているデータ サイエンティストは、わずか数行のコードで大規模なクエリを実行できます。
また、Vertex AI で表形式モデルとカスタムモデルを構築する際に参照するデータストアとして BigQuery を使用することもできます。BigQuery をデータストアとして使用する方法については、BigQuery ストレージの概要をご覧ください。
対応言語:
- BigQuery 用の SDK。詳細については、BigQuery API クライアント ライブラリをご覧ください。
- GoogleSQL
- レガシー SQL
詳細については、BigQuery SQL 言語をご覧ください。
BigQuery ML: BigQuery で直接行う ML
BigQuery ML は、BigQuery 内のモデル開発サービスです。BigQuery ML を使用すると、SQL ユーザーは BigQuery 内で ML モデルを直接トレーニングできます。データを移動したり、基盤となるトレーニング インフラストラクチャを気にする必要はありません。BigQuery ML モデルのバッチ予測を作成して、BigQuery データから分析情報を取得できます。
対応言語:
- GoogleSQL
BigQuery ML を使用するメリットの詳細については、BigQuery ML とはをご覧ください。
BigQuery ML モデルを Vertex AI に統合するメリット
BigQuery ML モデルを Vertex AI に統合すると、次の 2 つの主な利点があります。
オンライン モデル サービング: BigQuery ML では、モデルのバッチ予測のみがサポートされています。オンライン予測を取得するには、BigQuery ML でモデルをトレーニングし、Vertex AI Model Registry を介して Vertex AI エンドポイントにデプロイします。
MLOps の機能: 継続的なトレーニングで最新の状態が維持されているモデルが最も効果的なモデルです。Vertex AI には、時間の経過に伴う予測の精度を維持するため、モデルのモニタリングと再トレーニングを自動化する MLOps ツールが用意されています。Vertex AI Pipelines では、BigQuery オペレーターを使用して BigQuery ジョブ（BigQuery ML を含む）を ML パイプラインに接続できます。Vertex AI Model Monitoring を使用すると、BigQuery ML の予測を時系列でモニタリングできます。
BigQuery ML モデルを Model Registry に登録する方法については、Vertex AI で BigQuery ML モデルを管理するをご覧ください。
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次のステップ
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