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インポートされた TensorFlow モデルで予測を行う

このページでは、TensorFlow モデルを BigQuery ML データセットにインポートする方法と、そのモデルを使用して SQL クエリから予測を行う方法について説明します。TensorFlow モデルのインポートに使用できるインターフェースは次のとおりです。

Google Cloud コンソール
bq コマンドラインツールの bq query コマンド
BigQuery API

形式やストレージの要件など、BigQuery ML への TensorFlow モデルのインポートの詳細は、TensorFlow モデルをインポートする CREATE MODEL ステートメントをご覧ください。

TensorFlow モデルをインポートする

TensorFlow モデルをデータセットにインポートする手順は次のとおりです。

Console

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

BigQuery ページに移動
クエリエディタで、次のような CREATE MODEL ステートメントを入力します。
```
 CREATE OR REPLACE MODEL `example_dataset.imported_tf_model`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
   MODEL_PATH='gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*')
```
上記のクエリでは、gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/* にあるモデルが imported_tf_model という BigQuery ML モデルとしてインポートされます。Cloud Storage の URI はワイルドカード文字（*）で終わるため、BigQuery ML はモデルに関連付けられているアセットもすべてインポートします。インポートしたモデルは、所定の記事タイトルをどのウェブサイトが公開したかを予測する TensorFlow テキスト分類モデルです。
新しいモデルが [リソース] パネルに表示されます。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。
[リソース] パネルで新しいモデルを選択すると、そのモデルに関する情報がクエリエディタの下に表示されます。

bq

TensorFlow モデルを Cloud Storage からインポートするには、次のようなコマンドを入力して、バッチクエリを実行します。

bq query \
--use_legacy_sql=false \
"CREATE MODEL
  `mydataset.mymodel`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
   MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/saved_model/*')"

例:

bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
  `example_dataset.imported_tf_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='TENSORFLOW',
    MODEL_PATH='gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*')"

モデルをインポートすると、bq ls [dataset_name] の出力に表示されます。

$ bq ls example_dataset

       tableId        Type    Labels   Time Partitioning
 ------------------- ------- -------- -------------------
  imported_tf_model   MODEL

API

新しいジョブを挿入し、次に示すリクエストの本文のように jobs#configuration.query プロパティに値を入力します。

{
  "query": "CREATE MODEL `project_id:mydataset.mymodel` OPTIONS(MODEL_TYPE='TENSORFLOW' MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/saved_model/*')"
}

BigQuery DataFrames

このサンプルを試す前に、BigQuery DataFrames を使用した BigQuery クイックスタートの手順に沿って BigQuery DataFrames を設定してください。詳細については、BigQuery DataFrames 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、ローカル開発環境の認証を設定するをご覧ください。

TensorFlowModel オブジェクトを使用してモデルをインポートします。

import bigframes
from bigframes.ml.imported import TensorFlowModel

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID
# You can change the location to one of the valid locations: https://cloud.google.com/bigquery/docs/locations#supported_locations
bigframes.options.bigquery.location = "US"

imported_tensorflow_model = TensorFlowModel(
    model_path="gs://cloud-training-demos/txtclass/export/exporter/1549825580/*"
)

インポートされた TensorFlow モデルで予測を行う

インポートした TensorFlow モデルで予測を行う手順は次のとおりです。次の例では、上記の例のように TensorFlow モデルがインポートされていることを前提としています。

Console

Google Cloud コンソールで [BigQuery] ページに移動します。

BigQuery ページに移動
クエリエディタで、次のように ML.PREDICT を使用してクエリを入力します。
```
 SELECT *
   FROM ML.PREDICT(MODEL example_dataset.imported_tf_model,
     (
      SELECT title AS input
      FROM bigquery-public-data.hacker_news.full
     )
 )
 
```
上記のクエリでは、現在のプロジェクトの example_dataset データセットにある imported_tf_model という名前のモデルを使用して、プロジェクト bigquery-public-data のデータセット hacker_news にある公開テーブル full の入力データから予測を行います。この場合、TensorFlow モデルの serving_input_fn 関数は、モデルが input という単一の入力文字列を想定することを指定しているため、サブクエリはエイリアス input をサブクエリの SELECT ステートメントの列に割り当てます。

このクエリは次のような結果を出力します。この例では、モデルは確率値の配列を含む列 dense_1 と、入力テーブルの対応する文字列値を含む input 列を出力します。各配列要素の値は、対応する入力文字列が特定の公開物の記事タイトルである確率を表します。

bq

テーブル input_data の入力データから予測を行うには、インポートした TensorFlow モデル my_model を使用して、次のようなコマンドを入力します。

bq query \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT *
 FROM ML.PREDICT(
   MODEL `my_project.my_dataset.my_model`,
   (SELECT * FROM input_data))'

例:

bq query \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT *
FROM ML.PREDICT(
  MODEL `tensorflow_sample.imported_tf_model`,
  (SELECT title AS input FROM `bigquery-public-data.hacker_news.full`))'

この例では次のような結果が返されます。

    +------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
    |                               dense_1                                  |                                       input                                      |
    +------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------+
    |   ["0.6251608729362488","0.2989124357700348","0.07592673599720001"]    | How Red Hat Decides Which Open Source Companies t...                             |
    |   ["0.014276246540248394","0.972910463809967","0.01281337533146143"]   | Ask HN: Toronto/GTA mastermind around side income for big corp. dev?             |
    |   ["0.9821603298187256","1.8601855117594823E-5","0.01782100833952427"] | Ask HN: What are good resources on strategy and decision making for your career? |
    |   ["0.8611106276512146","0.06648492068052292","0.07240450382232666"]   | Forget about promises, use harvests                                              |
    +------------------------------------------------------------------------+----------------------------------------------------------------------------------+

API

新しいジョブを挿入し、次に示すリクエストの本文のように jobs#configuration.query プロパティに値を入力します。

{
  "query": "SELECT * FROM ML.PREDICT(MODEL `my_project.my_dataset.my_model`, (SELECT * FROM input_data))"
}

BigQuery DataFrames

predict 関数を使用して、リモートモデルを実行します。

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.hacker_news.full")
df_pred = df.rename(columns={"title": "input"})
predictions = imported_tensorflow_model.predict(df_pred)
predictions.head(5)

次のような結果になります。 Result_visualization

次のステップ

TensorFlow モデルのインポートの詳細については、TensorFlow モデルをインポートする CREATE MODEL ステートメントをご覧ください。
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。
モデルの操作の詳細については、次のリソースをご覧ください。