Jornadas do usuário completas para modelos de IA generativa

Este documento descreve as jornadas do usuário para modelos remotos do BigQuery ML, incluindo as instruções e funções que podem ser usadas para trabalhar com modelos remotos. O BigQuery ML oferece os seguintes tipos de modelos remotos:

• Modelos do Google e de parceiros
• Modelos abertos
• Serviços de IA do Cloud
• Modelos personalizados implantados na Vertex AI

Jornadas do usuário do modelo remoto

A tabela a seguir descreve as instruções e funções que podem ser usadas para criar, avaliar e gerar dados 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	Gerar texto usando seus dados Gerar dados estruturados usando seus dados Gerar texto com o Gemini e dados públicos Processar erros de cota chamando ML.GENERATE_TEXT de forma iterativa Analisar imagens com um modelo do Gemini Ajustar um modelo usando dados públicos Ajustar um modelo usando seus dados
	Modelo remoto em 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 aberto3	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.GENERATE_TEXT	Gerar texto com o Gemma e dados públicos
	Modelo remoto sobre um modelo de geração de embedding do Google	CREATE MODEL	N/A	ML.GENERATE_EMBEDDING	Gerar embeddings de texto usando seus dados Gerar embeddings de imagens usando seus dados Gerar embeddings de vídeo usando seus dados Processar erros de cota chamando ML.GENERATE_EMBEDDING de forma iterativa Gerar e pesquisar embeddings multimodais usando dados públicos
	Modelo remoto sobre um modelo aberto de geração de embeddings3	CREATE MODEL	N/A	ML.GENERATE_EMBEDDING	Gerar embeddings de texto usando um modelo aberto e a função ML.GENERATE_EMBEDDING
Modelos remotos de IA do Cloud	Modelo remoto na API Cloud Vision	CREATE MODEL	N/A	ML.ANNOTATE_IMAGE	Anotar imagens
	Modelo remoto na API Cloud Translation	CREATE MODEL	N/A	ML.TRANSLATE	Traduzir textos
	Modelo remoto na API Cloud Natural Language	CREATE MODEL	N/A	ML.UNDERSTAND_TEXT	Entender o texto
	Modelo remoto na API Document AI	CREATE MODEL	N/A	ML.PROCESS_DOCUMENT	Processar documentos Analisar PDFs em um pipeline de RAG
	Modelo remoto na API Speech-to-Text	CREATE MODEL	N/A	ML.TRANSCRIBE	Transcrever arquivos de áudio
Modelo remoto sobre um modelo personalizado implantado na Vertex AI	Modelo remoto sobre um modelo personalizado implantado na Vertex AI	CREATE MODEL	ML.EVALUATE	ML.PREDICT	Fazer previsões com um modelo personalizado

¹ Alguns modelos do Gemini são compatíveis com o ajuste supervisionado.

² Essa função chama um modelo hospedado do Gemini e não exige que você crie um modelo separado usando a instrução CREATE MODEL.

³ É possível implantar automaticamente um modelo aberto ao criar o modelo remoto do BigQuery ML especificando o ID do Hugging Face ou do Vertex AI Model Garden. O BigQuery gerencia os recursos da Vertex AI de modelos abertos implantados dessa forma e permite interagir com esses recursos usando as instruções ALTER MODEL e DROP MODEL do BigQuery ML. Ele também permite configurar a remoção automática do modelo. Para mais informações, consulte Modelos implantados automaticamente. Esse recurso está em Pré-lançamento.