获取批量文本嵌入预测结果

批量获取响应是高效发送大量非延迟时间敏感类嵌入请求的方法。与获取在线响应（一次只能有一个输入请求）不同，您可以在单个批量请求中发送大量 LLM 请求。与对 Vertex AI 中的表格数据执行批量预测的方式类似，您可以确定输出位置、添加输入，然后响应会异步填充到输出位置。

在提交批量请求并查看其结果后，您可以通过模型调优来调整模型。调优后，您可以照常提交更新后的模型以进行批量生成。如需详细了解如何调优模型，请参阅调优语言基础模型。

支持批量预测的文本嵌入模型

textembedding-gecko 模型的所有稳定版都支持批量预测。稳定版是指不再处于预览阶段且在生产环境中完全受支持的版本。如需查看支持的嵌入模型的完整列表，请参阅嵌入模型和版本。

准备输入

批量请求的输入是可以存储在 BigQuery 表中或作为 JSON 行 (JSONL) 文件存储在 Cloud Storage 中的提示列表。每个请求最多可包含 30,000 项提示。

JSONL 示例

本部分介绍如何设置 JSONL 输入和输出的格式。

JSONL 输入示例

{"content":"Give a short description of a machine learning model:"}
{"content":"Best recipe for banana bread:"}

JSONL 输出示例

{"instance":{"content":"Give..."},"predictions": [{"embeddings":{"statistics":{"token_count":8,"truncated":false},"values":[0.2,....]}}],"status":""}
{"instance":{"content":"Best..."},"predictions": [{"embeddings":{"statistics":{"token_count":3,"truncated":false},"values":[0.1,....]}}],"status":""}

BigQuery 示例

本部分介绍如何设置 BigQuery 输入和输出的格式。

BigQuery 输入示例

此示例展示了一个单列 BigQuery 表。

内容
“提供机器学习模型的简短说明：”
“最适合香蕉面包的食谱：”

BigQuery 输出示例

内容 预测 状态
“提供机器学习模型的简短说明：” 
'[{"embeddings":
    { "statistics":{"token_count":8,"truncated":false},
      "Values":[0.1,....]
    }
  }
]'
“最适合香蕉面包的食谱：” 
'[{"embeddings":
    { "statistics":{"token_count":3,"truncated":false},
      "Values":[0.2,....]
    }
  }
]'

请求批量响应

批量生成任务可能需要一些时间才能完成，具体取决于提交的输入数据项数量。

REST

如需使用 Vertex AI API 测试文本提示，请向发布方模型端点发送 POST 请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

  • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID。
  • BP_JOB_NAME：作业名称。
  • INPUT_URI：输入源 URI。这是 BigQuery 表 URI 或 Cloud Storage 中的 JSONL 文件 URI。
  • OUTPUT_URI：输出目标 URI。

HTTP 方法和网址：

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/batchPredictionJobs

请求 JSON 正文： 

{
    "name": "BP_JOB_NAME",
    "displayName": "BP_JOB_NAME",
    "model": "publishers/google/models/textembedding-gecko",
    "inputConfig": {
      "instancesFormat":"bigquery",
      "bigquerySource":{
        "inputUri" : "INPUT_URI"
      }
    },
    "outputConfig": {
      "predictionsFormat":"bigquery",
      "bigqueryDestination":{
        "outputUri": "OUTPUT_URI"
    }
  }
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

curl

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/batchPredictionJobs"

PowerShell

将请求正文保存在名为 request.json 的文件中，然后执行以下命令： 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/batchPredictionJobs" | Select-Object -Expand Content

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "name": "projects/123456789012/locations/us-central1/batchPredictionJobs/1234567890123456789",
  "displayName": "BP_sample_publisher_BQ_20230712_134650",
  "model": "projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/models/textembedding-gecko",
  "inputConfig": {
    "instancesFormat": "bigquery",
    "bigquerySource": {
      "inputUri": "bq://project_name.dataset_name.text_input"
    }
  },
  "modelParameters": {},
  "outputConfig": {
    "predictionsFormat": "bigquery",
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://project_name.llm_dataset.embedding_out_BP_sample_publisher_BQ_20230712_134650"
    }
  },
  "state": "JOB_STATE_PENDING",
  "createTime": "2023-07-12T20:46:52.148717Z",
  "updateTime": "2023-07-12T20:46:52.148717Z",
  "labels": {
    "owner": "sample_owner",
    "product": "llm"
  },
  "modelVersionId": "1",
  "modelMonitoringStatus": {}
}

响应包含批量作业的唯一标识符。您可以使用 BATCH_JOB_ID 轮询批量作业的状态，直到作业 state 为 JOB_STATE_SUCCEEDED。 例如：

curl \
  -X GET \
  -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
  -H "Content-Type: application/json" \
https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/batchPredictionJobs/BATCH_JOB_ID

Python

如需了解如何安装或更新 Vertex AI SDK for Python，请参阅安装 Vertex AI SDK for Python。 如需了解详情，请参阅 Python API 参考文档。 

from vertexai.preview.language_models import TextEmbeddingModel
textembedding_model = TextEmbeddingModel.from_pretrained("textembedding-gecko")
batch_prediction_job = textembedding_model.batch_predict(
  dataset=["gs://BUCKET_NAME/test_table.jsonl"],
  destination_uri_prefix="gs://BUCKET_NAME/tmp/2023-05-25-vertex-LLM-Batch-Prediction/result3",
)
print(batch_prediction_job.display_name)
print(batch_prediction_job.resource_name)
print(batch_prediction_job.state)

检索批量输出

批量预测任务完成后，输出存储在您在请求中指定的 Cloud Storage 存储桶或 BigQuery 表中。

后续步骤