En esta página, se describe una versión preliminar que te permite experimentar con el registro de un extremo de modelo de IA y la invocación de predicciones con la administración de extremos de modelos. Para usar modelos de IA en entornos de producción, consulta Compila aplicaciones de IA generativa con AlloyDB AI.
Después de agregar los extremos del modelo y registrarlos en la administración de extremos del modelo, puedes hacer referencia a ellos con el ID del modelo para invocar predicciones.
Antes de comenzar
Asegúrate de haber registrado el extremo del modelo en la administración de extremos del modelo. Para obtener más información, consulta Cómo registrar un extremo del modelo con la administración de extremos del modelo.
Invoca predicciones para modelos genéricos
Usa la función de SQL google_ml.predict_row()
para llamar a un extremo del modelo genérico registrado y, así, invocar predicciones. Puedes usar la función google_ml.predict_row()
con cualquier tipo de modelo.
SELECT
google_ml.predict_row(
model_id => 'MODEL_ID',
request_body => 'REQUEST_BODY');
Reemplaza lo siguiente:
MODEL_ID
: Es el ID del modelo que definiste cuando registraste el extremo del modelo.REQUEST_BODY
: Los parámetros de la función de predicción, en formato JSON
Ejemplos
En esta sección, se incluyen algunos ejemplos para invocar predicciones con extremos de modelos registrados.
Para generar predicciones para un extremo del modelo gemini-pro
registrado, ejecuta la siguiente instrucción:
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';
Para generar predicciones para un extremo del modelo facebook/bart-large-mnli
registrado en Hugging Face, ejecuta la siguiente instrucción:
SELECT
google_ml.predict_row(
model_id => 'facebook/bart-large-mnli',
request_body =>
'{
"inputs": "Hi, I recently bought a device from your company but it is not working as advertised and I would like to get reimbursed!",
"parameters": {"candidate_labels": ["refund", "legal", "faq"]}
}'
);