Text über ein offenes Gemma-Modell und die Funktion ML.GENERATE_TEXT generieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Remote-Modell erstellen, das auf dem Gemma-Modell basiert. Außerdem wird gezeigt, wie Sie dieses Modell mit der ML.GENERATE_TEXT-Funktion verwenden, um Keywords zu extrahieren und eine Sentimentanalyse für Filmrezensionen aus der öffentlichen Tabelle bigquery-public-data.imdb.reviews durchzuführen.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Ausführen dieser Anleitung benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen (Identity and Access Management):

• BigQuery-Datasets, ‑Verbindungen und ‑Modelle erstellen und verwenden: BigQuery-Administrator (roles/bigquery.admin).
• Gewähren Sie dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen: „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).
• Modelle in Vertex AI bereitstellen und die Bereitstellung aufheben: Vertex AI-Administrator (roles/aiplatform.admin).

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Ausführen der Aufgaben in diesem Dokument erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

• BigQuery ML: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
• Vertex AI: You incur costs for calls to the Vertex AI model that's represented by the remote model.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen. Neue Google Cloud Nutzer haben möglicherweise Anspruch auf eine kostenlose Testversion.

Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.

Für offene Modelle, die Sie in Vertex AI bereitstellen, wird pro Maschinenstunde abgerechnet. Das bedeutet, dass die Abrechnung beginnt, sobald der Endpunkt vollständig eingerichtet ist, und fortgesetzt wird, bis Sie die Bereitstellung aufheben. Weitere Informationen zu den Preisen für Vertex AI finden Sie auf der Seite Vertex AI: Preise.

Hinweise

1. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Go to project selector

2. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

3. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Vertex AI APIs.

   Enable the APIs

Gemma-Modell in Vertex AI bereitstellen

Stellen Sie das Modell gemma-2-27b-it in Vertex AI bereit. Folgen Sie dazu der Anleitung unter Model Garden-Modelle bereitstellen. Bei der Bereitstellung müssen Sie im Bereitstellungs-Workflow Öffentlich (freigegebener Endpunkt) als Wert für das Feld Endpunktzugriff auswählen.

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihres ML-Modells.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

Remote-Modell erstellen

Erstellen Sie ein Remote-Modell, das ein gehostetes Vertex AI-Modell darstellt:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`
  REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
  OPTIONS (ENDPOINT = 'https://ENDPOINT_REGION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/ENDPOINT_PROJECT_ID/locations/ENDPOINT_REGION/endpoints/ENDPOINT_ID');

Ersetzen Sie Folgendes:

• ENDPOINT_REGION: die Region, in der das offene Modell bereitgestellt wird.
• ENDPOINT_PROJECT_ID: Das Projekt, in dem das offene Modell bereitgestellt wird.
• ENDPOINT_ID: die ID des HTTPS-Endpunkts, der vom offenen Modell verwendet wird. Sie können die Endpunkt-ID abrufen, indem Sie das offene Modell auf der Seite Onlinevorhersage suchen und den Wert im Feld ID kopieren.

Das folgende Beispiel zeigt das Format eines gültigen HTTP-Endpunkts:

https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234.

Die Abfrage dauert mehrere Sekunden. Anschließend wird das Modell gemma_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt. Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.

Keyword-Extraktion ausführen

Führen Sie mithilfe des Remote-Modells und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion die Keyword-Extraktion für IMDB-Filmrezensionen durch:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Geben Sie im Abfrageeditor folgende Anweisung ein, um eine Schlüsselwortextraktion für fünf Filmrezensionen durchzuführen:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GENERATE_TEXT(
       MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
       (
         SELECT
           CONCAT('Extract the key words from the movie review below: ', review) AS prompt,
           *
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews`
         LIMIT 10
       ),
       STRUCT(
         0.2 AS temperature,
         100 AS max_output_tokens,
         TRUE AS flatten_json_output));

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   | generated_text                               | ml_generate_text_status | prompt                      | ... |
   +----------------------------------------------+-------------------------------------------------------+-----+
   | Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
   | movie review: * **Romance:**                 |                         | the movie review below:     |     |
   | "romantic tryst," "elope" * **Comedy:**      |                         | Linda Arvidson (as Jennie)  |     |
   | "Contrived Comedy" * **Burglary:**           |                         | and Harry Solter (as Frank) |     |
   | "burglar," "rob," "booty" * **Chase:**       |                         | are enjoying a romantic     |     |
   | "chases," "escape" * **Director:** "D.W.     |                         | tryst, when in walks her    |     |
   | Griffith" * **Actors:** "Linda Arvidson,"... |                         | father Charles Inslee;...   |     |
   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   | Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
   | movie review: * **Elderbush Gilch:** The     |                         | the movie review below:     |     |
   | name of the movie being reviewed. *          |                         | This is the second addition |     |
   | **Disappointment:** The reviewer's           |                         | to Frank Baum's personally  |     |
   | overall feeling about the film. *            |                         | produced trilogy of Oz      |     |
   | **Dim-witted:** Describes the story          |                         | films. It's essentially the |     |
   | line negatively. * **Moronic, sadistic,...   |                         | same childishness as the... |     |
   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   

   Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:

   • generated_text: generierter Text.
   • ml_generate_text_status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.
   • prompt: Eingabeaufforderung für die Sentimentanalyse.
   • Alle Spalten aus der bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.

Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse durchführen

Mit dem Remote-Modell und der ML.GENERATE_TEXT-Funktion können Sie eine Sentimentanalyse für IMDB-Filmrezensionen durchführen:

1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

   BigQuery aufrufen

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung aus, um eine Stimmungsanalyse für fünf Filmrezensionen durchzuführen:

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GENERATE_TEXT(
       MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
       (
         SELECT
           CONCAT('Analyze the sentiment of the following movie review and classify it as either POSITIVE or NEGATIVE. \nMovie Review: ', review) AS prompt,
           *
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews`
         LIMIT 10
       ),
       STRUCT(
         0.2 AS temperature,
         128 AS max_output_tokens,
         TRUE AS flatten_json_output));

   Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   | generated_text                               | ml_generate_text_status | prompt                      | ... |
   +----------------------------------------------+-------------------------------------------------------+-----+
   | **Sentiment:** NEGATIVE **Justification:**   |                         | Analyze the sentiment of    |     |
   | * **Negative Language:** The reviewer uses   |                         | movie review and classify   |     |
   | phrases like "don't quite make it," "come to |                         | it as either POSITIVE or    |     |
   | mind," "quite disappointing," and "not many  |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
   | laughs." * **Specific Criticisms:** The      |                         | Although Charlie Chaplin    |     |
   | reviewer points out specific flaws in the    |                         | made some great short       |     |
   | plot and humor, stating that the manager...  |                         | comedies in the late...     |     |
   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   | **Sentiment:** NEGATIVE **Reasoning:**       |                         | Analyze the sentiment of    |     |
   | * **Negative Language:** The reviewer uses   |                         | movie review and classify   |     |
   | phrases like "poor writing," "static camera- |                         | it as either POSITIVE or    |     |
   | work," "chews the scenery," "all surface and |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
   | no depth," "sterile spectacles," which all   |                         | Opulent sets and sumptuous  |     |
   | carry negative connotations. * **Comparison  |                         | costumes well photographed  |     |
   | to a More Successful Film:**...              |                         | by Theodor Sparkuhl, and... |     |
   +----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
   

   Die Ergebnisse enthalten die Spalten, die auch unter Keyword-Extraktion ausführen dokumentiert sind.

Bereitstellung des Modells aufheben

Wenn Sie Ihr Projekt nicht wie empfohlen löschen, müssen Sie die Bereitstellung des Gemma-Modells in Vertex AI aufheben, um weitere Abrechnungen dafür zu vermeiden.

Bereinigen

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.