モデルの一覧表示
このページでは、データセット内の BigQuery ML モデルを一覧表示する方法について説明します。BigQuery ML モデルは、次の方法で一覧表示できます。
- Google Cloud コンソールを使用する。
- bq コマンドライン ツールの
bq ls
コマンドを使用する。 models.list
API メソッドを、直接またはクライアント ライブラリを使用して呼び出す。
必要な権限
データセット内のモデルを一覧表示するには、データセットに対する READER
ロールが割り当てられているか、bigquery.models.list
権限を含むロール プロジェクト レベルの Identity and Access Management(IAM)が割り当てられている必要があります。プロジェクト レベルで bigquery.models.list
権限が付与されている場合は、プロジェクト内の任意のデータセット内のモデルを一覧表示できます。プロジェクト レベルの次の IAM 事前定義ロールには bigquery.models.list
権限が含まれています。
bigquery.dataViewer
bigquery.dataEditor
bigquery.dataOwner
bigquery.metadataViewer
bigquery.user
bigquery.admin
BigQuery ML での IAM ロールと権限の詳細については、アクセス制御をご覧ください。データセット レベルのロールの詳細については、データセットの基本ロールをご覧ください。
モデルの一覧表示
データセット内のモデルを一覧表示する手順は、以下のとおりです。
コンソール
Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。
ナビゲーション パネルの [リソース] セクションで、プロジェクト名をクリックします。
プロジェクト内の各データセットを展開すると、データセット内の他の BigQuery リソースとともに、モデルが一覧表示されます。モデルにはモデルアイコン がついています。
bq
--models
または -m
フラグを指定して bq ls
コマンドを発行します。--format
フラグを使用して出力を制御できます。デフォルト プロジェクト以外のプロジェクトにあるモデルを一覧表示する場合は、[PROJECT_ID]:[DATASET]
の形式でプロジェクト ID をデータセットに追加します。
bq ls -m --format=pretty [PROJECT_ID]:[DATASET]
ここで
[PROJECT_ID]
はプロジェクト ID です。[DATASET]
はデータセットの名前です。
--format=pretty
フラグを使用すると、コマンド出力は次のようになります。--format=pretty
を指定すると、フォーマットされたテーブルが出力されます。Model Type
列に、モデルタイプ(たとえば、KMEANS
)が表示されます。
+-------------------------+------------+--------+-----------------+ | Id | Model Type | Labels | Creation Time | +-------------------------+------------+--------+-----------------+ | mymodel | KMEANS | | 03 May 03:02:27 | +-------------------------+------------+--------+-----------------+
例:
次のコマンドを入力すると、デフォルト プロジェクトにある mydataset
データセット内のモデルが一覧表示されます。
bq ls --models --format=pretty mydataset
次のコマンドを入力すると、myotherproject
にある mydataset
データセット内のモデルが一覧表示されます。ここではモデルの一覧表示に -m
ショートカットが使われています。
bq ls -m --format=pretty myotherproject:mydataset
API
API を使用してモデルを一覧表示するには、models.list
メソッドを呼び出し、projectId
と datasetId
を指定します。
Go
このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Go の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Go API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証を設定するをご覧ください。
Java
このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Java の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Java API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証を設定するをご覧ください。
Node.js
このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Node.js の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Node.js API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証を設定するをご覧ください。
Python
このサンプルを試す前に、クライアント ライブラリを使用した BigQuery クイックスタートにある Python の設定手順を完了してください。詳細については、BigQuery Python API のリファレンス ドキュメントをご覧ください。
BigQuery に対する認証を行うには、アプリケーションのデフォルト認証情報を設定します。詳細については、クライアント ライブラリの認証を設定するをご覧ください。
次のステップ
- BigQuery ML の概要で BigQuery ML の概要を確認する。
- BigQuery ML の使用を開始するには、BigQuery ML で機械学習モデルを作成するをご覧ください。
- モデルを使った作業の詳細を確認するには、以下をご覧ください。