Tradurre testo con la funzione ML.TRANSLATE

Questo documento descrive come utilizzare la funzione ML.TRANSLATE con un modello remoto per tradurre il testo da una tabella standard BigQuery.

Per informazioni sull'inferenza del modello in BigQuery ML, consulta Panoramica dell'inferenza del modello.

Per informazioni sui tipi di modelli supportati di ogni istruzione e funzione SQL e su tutte le istruzioni e funzioni SQL supportate per ogni tipo di modello, consulta Percorso utente end-to-end per ogni modello.

Ruoli obbligatori

Per creare un modello remoto e tradurre il testo, devi disporre dei seguenti ruoli Identity and Access Management (IAM) a livello di progetto:

  • Crea e utilizza set di dati, tabelle e modelli BigQuery: BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor)

  • Crea, delega e utilizza le connessioni BigQuery: Amministratore connessioni BigQuery (roles/bigquery.connectionsAdmin)

    Se non hai configurato una connessione predefinita, puoi crearne e impostarne una durante l'esecuzione dell'istruzione CREATE MODEL. Per farlo, devi disporre del ruolo Amministratore BigQuery (roles/bigquery.admin) nel tuo progetto. Per ulteriori informazioni, vedi Configurare la connessione predefinita.

  • Concedi le autorizzazioni al account di servizio della connessione: Project IAM Admin (roles/resourcemanager.projectIamAdmin)

  • Crea job BigQuery: utente job BigQuery (roles/bigquery.jobUser)

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo documento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

  • Crea un set di dati: bigquery.datasets.create
  • Crea, delega e utilizza una connessione: bigquery.connections.*
  • Imposta le autorizzazioni dell'account di servizio: resourcemanager.projects.getIamPolicy e resourcemanager.projects.setIamPolicy
  • Crea un modello ed esegui l'inferenza:
    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.models.create
    • bigquery.models.getData
    • bigquery.models.updateData
    • bigquery.models.updateMetadata

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Prima di iniziare

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

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

    Go to project selector

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

  4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Translation APIs.

    Enable the APIs

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

    Go to project selector

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

  7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection API, and Cloud Translation APIs.

    Enable the APIs

    8.

    Crea un set di dati

    Crea un set di dati BigQuery che contenga le tue risorse:

    Console

    1. Nella console Google Cloud , vai alla pagina BigQuery.

      Vai alla pagina BigQuery

    2. Nel riquadro Explorer, fai clic sul nome del progetto.

    3. Fai clic su Visualizza azioni > Crea set di dati.

    4. Nella pagina Crea set di dati:

      • In ID set di dati, digita un nome per il set di dati.

      • Per Tipo di località, seleziona una località per il set di dati.

      • Fai clic su Crea set di dati.

    bq

    1. Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk con il flag --location:

      bq --location=LOCATION mk -d DATASET_ID

      Sostituisci quanto segue:

      • LOCATION: la posizione del set di dati.
      • DATASET_ID è l'ID del set di dati che stai creando.

    2. Verifica che il set di dati sia stato creato:

      bq ls

    Crea una connessione

    Puoi saltare questo passaggio se hai configurato una connessione predefinita o se disponi del ruolo Amministratore BigQuery.

    Crea una connessione a una risorsa Cloud da utilizzare per il modello remoto e recupera il account di servizio della connessione. Crea la connessione nella stessa posizione del set di dati che hai creato nel passaggio precedente.

    Seleziona una delle seguenti opzioni:

    Console

    1. Vai alla pagina BigQuery.

      Vai a BigQuery

    2. Nel riquadro Explorer, fai clic su Aggiungi dati:

      L'elemento UI Aggiungi dati.

      Si apre la finestra di dialogo Aggiungi dati.

    3. Nel riquadro Filtra per, seleziona Applicazioni aziendali nella sezione Tipo di origine dati.

      In alternativa, nel campo Cerca origini dati, puoi inserire Vertex AI.

    4. Nella sezione Origini dati in evidenza, fai clic su Vertex AI.

    5. Fai clic sulla scheda della soluzione Vertex AI Models: BigQuery Federation.

    6. Nell'elenco Tipo di connessione, seleziona Modelli remoti di Vertex AI, funzioni remote e BigLake (risorsa Cloud).

    7. Nel campo ID connessione, inserisci un nome per la connessione.

    8. Fai clic su Crea connessione.

    9. Fai clic su Vai alla connessione.

    10. Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID del account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo.

    bq

    1. In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:

      bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

      Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

      Sostituisci quanto segue:

      • REGION: la regione di connessione
      • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
      • CONNECTION_ID: un ID per la tua connessione

      Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea un account di serviziot di sistema univoco e lo associa alla connessione.

      Risoluzione dei problemi: se viene visualizzato il seguente errore di connessione, aggiorna Google Cloud SDK:

      Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...

    2. Recupera e copia l'ID account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo:

      bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

      L'output è simile al seguente:

      name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

    Terraform

    Utilizza la risorsa google_bigquery_connection.

    Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configurare l'autenticazione per le librerie client.

    Il seguente esempio crea una connessione di risorsa Cloud denominata my_cloud_resource_connection nella regione US:

    
# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

    Per applicare la configurazione di Terraform in un progetto Google Cloud , completa i passaggi nelle sezioni seguenti.

    Prepara Cloud Shell

    1. Avvia Cloud Shell.

    2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

      Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

      export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

      Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

    Prepara la directory

    Ogni file di configurazione di Terraform deve avere la propria directory (chiamata anche modulo radice).

    1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file viene denominato main.tf. 
      mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

    2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

      Copia il codice campione nel file main.tf appena creato.

      (Facoltativo) Copia il codice da GitHub. Questa operazione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

    3. Rivedi e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
    4. Salva le modifiche.
    5. Inizializza Terraform. Devi effettuare questa operazione una sola volta per directory. 
      terraform init

      (Facoltativo) Per utilizzare l'ultima versione del provider Google, includi l'opzione -upgrade: 

      terraform init -upgrade

    Applica le modifiche

    1. Rivedi la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative: 
      terraform plan

      Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

    2. Applica la configurazione di Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo yes al prompt: 
      terraform apply

      Attendi che Terraform visualizzi il messaggio "Apply complete!" (Applicazione completata).

    3. Apri il tuo Google Cloud progetto per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud , vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

    Concedi l'accesso al service account

    Seleziona una delle seguenti opzioni:

    Console

    1. Vai alla pagina IAM e amministrazione.

      Vai a IAM e amministrazione

    2. Fai clic su Aggiungi.

      Si apre la finestra di dialogo Aggiungi entità.

    3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

    4. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Utilizzo del servizio, quindi seleziona Consumer utilizzo del servizio.

    5. Fai clic su Aggiungi un altro ruolo.

    6. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona BigQuery e poi Utente connessione BigQuery.

    7. Fai clic su Aggiungi un altro ruolo.

    8. Nel campo Seleziona un ruolo, seleziona Cloud Translation e poi Utente API Cloud Translation.

    9. Fai clic su Salva.

    gcloud

    Utilizza il comando gcloud projects add-iam-policy-binding:

    gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/serviceusage.serviceUsageConsumer' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/bigquery.connectionUser' --condition=None
gcloud projects add-iam-policy-binding 'PROJECT_NUMBER' --member='serviceAccount:MEMBER' --role='roles/cloudtranslate.user' --condition=None

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_NUMBER: il numero del progetto.
    • MEMBER: l'ID account di servizio che hai copiato in precedenza.

    La mancata concessione dell'autorizzazione comporta un errore.

    crea un modello

    Crea un modello remoto con un REMOTE_SERVICE_TYPE di CLOUD_AI_TRANSLATE_V3:

    CREATE OR REPLACE MODEL
`PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`
REMOTE WITH CONNECTION {DEFAULT | `PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID`}
OPTIONS (REMOTE_SERVICE_TYPE = 'CLOUD_AI_TRANSLATE_V3');

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
    • DATASET_ID: l'ID del set di dati che deve contenere il modello. Questo set di dati deve trovarsi nella stessa posizione della connessione che stai utilizzando.
    • MODEL_NAME: il nome del modello.
    • REGION: la regione utilizzata dalla connessione.
    • CONNECTION_ID: l'ID connessione, ad esempio myconnection.

      Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud , l'ID connessione è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo visualizzato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection.

    Traduci testo

    Tradurre il testo con la funzione ML.TRANSLATE:

    SELECT *
FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `PROJECT_ID.DATASET_ID.MODEL_NAME`,
  { TABLE PROJECT_ID.DATASET_ID.TABLE_NAME | (QUERY) },
  STRUCT('MODE' AS translate_mode, ['LANGUAGE' AS target_language_code])
);

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
    • DATASET_ID: l'ID del set di dati che contiene il modello.
    • MODEL_NAME: il nome del modello.
    • TABLE_NAME: il nome della tabella che contiene il testo da tradurre in una colonna denominata text_content. Se il testo si trova in una colonna con un nome diverso, specifica text_content come alias per quella colonna.
    • QUERY: una query che contiene il testo da tradurre in una colonna denominata text_content. Se il testo si trova in una colonna con un nome diverso, specifica text_content come alias per quella colonna.
    • MODE: il nome di una modalità di traduzione supportata.
    • LANGUAGE: il nome di un codice lingua supportato. Questo argomento è obbligatorio solo quando utilizzi la modalità di traduzione TRANSLATE_TEXT.

    Esempio 1

    L'esempio seguente traduce il testo della colonna text_content della tabella in hindi:

    SELECT * FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `mydataset.mytranslatemodel`,
  TABLE mydataset.mytable,
  STRUCT('translate_text' AS translate_mode, 'hi' AS target_language_code)
);

    Esempio 2

    L'esempio seguente rileva la lingua del testo nella colonna comment della tabella:

    SELECT * FROM ML.TRANSLATE(
  MODEL `mydataset.mytranslatemodel`,
  (SELECT comment AS text_content from mydataset.mytable),
  STRUCT('detect_language' AS translate_mode)
);

    Passaggi successivi

    Prova il notebook Analisi dei dati non strutturati con BigQuery ML e modelli preaddestrati Vertex AI.