Pernyataan CREATE MODEL untuk model jarak jauh melalui model yang dihosting Vertex AI

Dokumen ini menjelaskan pernyataan CREATE MODEL untuk membuat model jarak jauh di BigQuery terkait model yang di-deploy ke Vertex AI.

Sintaksis CREATE MODEL

{CREATE MODEL | CREATE MODEL IF NOT EXISTS | CREATE OR REPLACE MODEL}
`project_id.dataset.model_name`
INPUT (field_name field_type)
OUTPUT (field_name field_type)
REMOTE WITH CONNECTION `project_id.region.connection_id`
OPTIONS(ENDPOINT = vertex_ai_https_endpoint);

CREATE MODEL

Membuat dan melatih model baru dalam set data yang ditentukan. Jika nama model ada, CREATE MODEL akan menampilkan error.

CREATE MODEL IF NOT EXISTS

Membuat dan melatih model baru hanya jika model tidak ada dalam set data yang ditentukan.

CREATE OR REPLACE MODEL

Membuat dan melatih model serta mengganti model yang ada dengan nama yang sama di set data yang ditentukan.

model_name

Nama model yang Anda buat atau ganti. Nama model harus unik dalam set data: tidak ada model atau tabel lain yang boleh memiliki nama yang sama. Nama model harus mengikuti aturan penamaan yang sama dengan tabel BigQuery. Nama model dapat:

  • Berisi maksimal 1.024 karakter
  • Berisi huruf (huruf besar atau kecil), angka, dan garis bawah

model_name tidak peka huruf besar/kecil.

Jika tidak memiliki project default yang dikonfigurasi, Anda harus menambahkan project ID ke nama model dalam format berikut, termasuk tanda kutip terbalik:

`[PROJECT_ID].[DATASET].[MODEL]`

Misalnya, `myproject.mydataset.mymodel`.

Klausul INPUT dan OUTPUT

Anda harus menentukan klausa INPUT dan OUTPUT saat membuat model jarak jauh dengan endpoint HTTPS. Klausa INPUT harus berisi kolom yang diperlukan untuk permintaan endpoint Vertex AI, dan klausa OUTPUT harus berisi kolom yang diperlukan untuk respons endpoint Vertex AI.

Jenis data yang didukung

Anda dapat menggunakan jenis data BigQuery berikut di klausa INPUT dan OUTPUT:

Format nama kolom

Nama kolom INPUT dan OUTPUT harus sama dengan nama kolom permintaan dan respons endpoint Vertex AI. Untuk endpoint Vertex AI dengan satu OUTPUT, tidak ada nama kolom dalam respons, oleh karena itu Anda dapat menentukan nama kolom apa pun dalam pernyataan OUTPUT.

Contoh

Jika permintaan Vertex AI terlihat seperti contoh berikut:

{
  "instances": [
    { "f1": 10, "f2": 12.3, "f3": "abc", "f4": [1, 2, 3, 4] },
    { "f1": 40, "f2": 32.5, "f3": "def", "f4": [11, 12, 13, 14] },
  ]
}

Pernyataan INPUT harus:

INPUT(f1 INT64, f2 FLOAT64, f3 STRING, f4 ARRAY<INT64>)

Jika respons Vertex AI terlihat seperti contoh berikut:

{
  "predictions": [
    {
      "out1": 300,
      "out2": 40
    },
    {
      "out1": 200,
      "out2": 30
    }
  ]
}

Pernyataan OUTPUT harus:

OUTPUT(out1 INT64, out2 INT64)

REMOTE WITH CONNECTION

Sintaks

`[PROJECT_ID].[LOCATION].[CONNECTION_ID]`

BigQuery menggunakan koneksi resource Cloud untuk berinteraksi dengan endpoint Vertex AI.

Elemen koneksi adalah sebagai berikut:

  • PROJECT_ID: project ID untuk project yang berisi koneksi.
  • LOCATION: lokasi yang digunakan oleh koneksi. Koneksi harus berada di lokasi yang sama dengan set data yang berisi model.
  • CONNECTION_ID: ID koneksi—misalnya, myconnection.

    Untuk menemukan ID koneksi Anda, lihat detail koneksi di Konsol Google Cloud. ID koneksi adalah nilai di bagian terakhir dari ID koneksi yang sepenuhnya memenuhi syarat yang ditampilkan dalam ID Koneksi—misalnya projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

Anda perlu memberikan peran Vertex AI User ke akun layanan koneksi dalam project tempat Anda membuat model.

Contoh

`myproject.us.my_connection`

ENDPOINT

Sintaks

ENDPOINT = vertex_ai_https_endpoint

Deskripsi

Untuk vertex_ai_https_endpoint, tentukan endpoint HTTPS yang mewakili model yang di-deploy ke Vertex AI.

Setelah membuat model jarak jauh berdasarkan model yang di-deploy ke Vertex AI, Anda dapat menggunakan model tersebut dengan ML.PREDICT untuk melakukan inferensi.

Contoh berikut menunjukkan cara membuat model jarak jauh yang menggunakan endpoint HTTPS:

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

Contoh

Contoh berikut membuat model jarak jauh BigQuery ML melalui model yang di-deploy ke endpoint Vertex AI:

CREATE MODEL `project_id.mydataset.mymodel`
 INPUT(f1 INT64, f2 FLOAT64, f3 STRING, f4 ARRAY)
 OUTPUT(out1 INT64, out2 INT64)
 REMOTE WITH CONNECTION `myproject.us.test_connection`
 OPTIONS(ENDPOINT = 'https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/myproject/locations/us-central1/endpoints/1234')

Langkah selanjutnya

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang fungsi dan pernyataan SQL yang didukung untuk model jarak jauh yang menggunakan endpoint HTTPS, lihat Perjalanan pengguna end-to-end untuk setiap model.