Percursos do utilizador completos para modelos de IA generativa

Este documento descreve os percursos do utilizador para modelos remotos do BigQuery ML, incluindo as declarações e as funções que pode usar para trabalhar com modelos remotos. O BigQuery ML oferece os seguintes tipos de modelos remotos:

• Modelos da Google e modelos de parceiros
• Abra modelos
• Serviços de IA na nuvem
• Modelos personalizados implementados no Vertex AI

Percursos do utilizador do modelo remoto

A tabela seguinte descreve as declarações e as funções que pode usar para criar, avaliar e gerar dados a partir de modelos remotos:

Categoria do modelo	Tipo de modelo	Criação de modelos	Avaliação	Inferência	Tutoriais
Modelos remotos de IA generativa	Modelo remoto sobre um modelo de geração de texto do Gemini1	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT AI.GENERATE_TABLE AI.GENERATE2 AI.GENERATE_BOOL2 AI.GENERATE_DOUBLE2 AI.GENERATE_INT2	Gere texto com os seus dados Gere dados estruturados com os seus dados Gere texto com o Gemini e dados públicos Resolva erros de quota chamando ML.GENERATE_TEXT de forma iterativa Analise imagens com um modelo Gemini Experimente o ajuste de modelos com dados públicos Ajuste um modelo com os seus dados
	Modelo remoto sobre um modelo de geração de texto de parceiro	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT	N/A
	Modelo remoto sobre um modelo de geração de texto livre3	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT	Gere texto com o Gemma e dados públicos
	Modelo remoto em vez de um modelo de geração de incorporações da Google	CREATE MODEL	N/A	ML.GENERATE_EMBEDDING	Gere incorporações de texto com os seus dados Gere incorporações de imagens com os seus dados Gere incorporações de vídeo com os seus dados Resolva erros de quota chamando ML.GENERATE_EMBEDDING de forma iterativa Gere e pesquise incorporações multimodais com dados públicos
	Modelo remoto sobre um modelo de geração de incorporações aberto3	CREATE MODEL	N/A	ML.GENERATE_EMBEDDING	Gere incorporações de texto usando um modelo aberto e a função ML.GENERATE_EMBEDDING
Modelos remotos de IA do Cloud	Modelo remoto através da Cloud Vision API	CREATE MODEL	N/A	ML.ANNOTATE_IMAGE	Anotar imagens
	Modelo remoto através da API Cloud Translation	CREATE MODEL	N/A	ML.TRANSLATE	Traduzir texto
	Modelo remoto através da Cloud Natural Language API	CREATE MODEL	N/A	ML.UNDERSTAND_TEXT	Compreender texto
	Modelo remoto através da API Document AI	CREATE MODEL	N/A	ML.PROCESS_DOCUMENT	Processe documentos Analise PDFs num pipeline RAG
	Modelo remoto através da Speech-to-Text API	CREATE MODEL	N/A	ML.TRANSCRIBE	Transcreva ficheiros de áudio
Modelo remoto sobre um modelo personalizado implementado no Vertex AI	Modelo remoto sobre um modelo personalizado implementado no Vertex AI	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.PREDICT	Faça previsões com um modelo personalizado

¹ Alguns modelos do Gemini suportam a ajustes supervisionados.

² Esta função chama um modelo do Gemini alojado e não requer que crie um modelo separadamente através da declaração CREATE MODEL.

³ Pode implementar automaticamente um modelo aberto quando cria o modelo remoto do BigQuery ML especificando o ID do Hugging Face ou do Vertex AI Model Garden do modelo. O BigQuery gere os recursos do Vertex AI de modelos abertos implementados desta forma e permite-lhe interagir com esses recursos do Vertex AI através das declarações ALTER MODEL e DROP MODEL do BigQuery ML. Também lhe permite configurar a anulação da implementação automática do modelo. Para mais informações, consulte o artigo Modelos implementados automaticamente. Esta funcionalidade está em pré-visualização.