BigQuery ML 和 Vertex AI Model Registry

使用集合让一切井井有条 根据您的偏好保存内容并对其进行分类。

BigQuery ML 是一项 Google Cloud 服务,可让您使用标准 SQL 查询在 BigQuery ML 中创建和执行机器学习模型。借助 Vertex AI,您可以在统一平台中使用预训练和自定义工具。将 BigQuery ML 模型注册到 Vertex AI Model Registry 后,您便可以将它们与其他机器学习模型一起管理,以轻松进行版本控制、评估和部署以用于预测。

借助此集成,您可以选择要注册到 Vertex AI Model Registry 的 BigQuery ML 模型。注册后,您可以将 BigQuery ML 模型部署到一个端点以进行在线预测。

从 BigQuery ML,您可以注册:

  • BigQuery ML 内置模型
  • BigQuery ML TensorFlow 模型

目前,BigQuery ML XGboost 和 ARIMA_PLUS 模型可以在 Vertex AI Model Registry 中注册,但不能部署。

如需了解如何将 BigQuery ML 模型与 Vertex AI Model Registry 集成,请参阅 BigQuery ML 和 Vertex AI Model Registry

Vertex AI Model Registry 和 BigQuery ML 笔记本

笔记本介绍了如何使用 Vertex AI Model Registry 和 BigQuery ML 部署模型并进行预测。

本教程使用以下 Google Cloud 机器学习服务和资源:

  • Vertex AI 模型
  • Vertex AI Model Registry 资源
  • Vertex AI endpoint 资源
  • Vertex AI Prediction
  • BigQuery ML

执行的步骤包括:

  • 使用 BigQuery ML 训练新模型。
  • 将模型上传到 Vertex AI Model Registry
  • 创建 Vertex AI endpoint 资源
  • model 资源部署到 endpoint 资源。
  • 向模型 endpoint 发出预测请求。