BigQuery ML est un service Google Cloud qui vous permet de créer et d'exécuter des modèles de machine learning dans BigQuery ML à l'aide de requêtes SQL standards. Avec Vertex AI, vous pouvez utiliser des outils pré-entraînés et personnalisés au sein d'une plate-forme unifiée. Lorsque vous enregistrez vos modèles BigQuery ML avec Model Registry, vous pouvez les gérer avec vos autres modèles de ML pour gérer facilement les versions, les évaluer et les déployer pour la prédiction.
Cette intégration vous permet de choisir les modèles BigQuery ML à enregistrer dans Model Registry. Une fois enregistré, vous pouvez déployer votre modèle BigQuery ML sur un point de terminaison pour la prédiction en ligne.
Depuis BigQuery ML, vous pouvez enregistrer les éléments suivants :
- Modèles intégrés BigQuery ML
- Modèles TensorFlow BigQuery ML
Bien que les modèles BigQuery ML XGboost et ARIMA_PLUS puissent être enregistrés dans Vertex AI Model Registry, ils ne peuvent pas être déployés.
Pour savoir comment intégrer vos modèles BigQuery ML à Vertex AI Model Registry, consultez la page BigQuery ML et Vertex AI Model Registry.