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Genera predicciones de AA con SQL

En esta página, se muestra cómo generar predicciones de aprendizaje automático (AA) a partir de un Base de datos de Spanner. Las predicciones del AA funcionan con Bases de datos GoogleSQL y PostgreSQL.

La integración de Spanner con Vertex AI te permite generar predicciones con tu código SQL llamando a la función ML.PREDICT para GoogleSQL o a la función spanner.ML_PREDICT_ROW para PostgreSQL. Para obtener más información sobre la integración de Vertex AI de Spanner, consulta Descripción general de la integración de Vertex AI de Spanner.

Antes de comenzar

Antes de que puedas generar predicciones a partir de una instancia de Spanner, debes preparar tu base de datos y seleccionar un modelo.

Configura el acceso de la integración de Spanner Vertex AI a los extremos de Vertex AI

Spanner crea el agente de servicio y otorga los permisos necesarios automáticamente cuando Spanner ejecuta la primera declaración DDL MODEL. Si tanto la base de datos de Spanner como el extremo de Vertex AI están mismo proyecto, no se requiere ninguna configuración adicional.

Si la cuenta del agente de servicio de Spanner no existe para tu Spanner, créalo ejecutando el siguiente comando:

gcloud beta services identity create --service=spanner.googleapis.com --project={PROJECT}`

Sigue los pasos que se describen en Cómo otorgar un solo rol para otorgar el rol Spanner API Service Agent a la cuenta de agente de servicio service-PROJECT_ID@gcp-sa-spanner.iam.gserviceaccount.com de Spanner en tu proyecto de Vertex AI.

Seleccionar un modelo

Cuando uses ML.PREDICT (para GoogleSQL) o spanner.ML_PREDICT_ROW (para PostgreSQL), debes especificar la ubicación. del modelo de AA. El modelo que selecciones puede ser uno de los siguientes:

Un modelo que se ejecuta en el Vertex AI Model Garden.
Un modelo de Vertex AI con un extremo activo al que El agente de servicio de Spanner tiene permiso de IAM para acceder.

Para obtener más información sobre la integración de Vertex AI de Spanner, consulta ¿Cómo funciona la integración de Vertex AI de Spanner?

Genere predicciones

Según el tipo de modelo que selecciones, los pasos para generar las predicciones serán diferentes.

Usa un modelo en Model Garden de Vertex AI

Para generar una predicción con un modelo de Model Garden de Vertex AI, sigue estos pasos: selecciona un modelo de Model Garden.

GoogleSQL

Antes de usar un modelo con ML.PREDICT(), debes registrarlo con la sentencia CREATE MODEL.

CREATE MODEL 'MODEL_NAME'
INPUT (INPUT_COLUMN_NAME INPUT_COLUMN_TYPE)
OUTPUT (OUTPUT_COLUMN_NAME OUTPUT_COLUMN_TYPE)
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/publishers/google/models/model_id'
);

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_NAME: Es el nombre que deseas darle al modelo.
INPUT_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna de entrada. Por ejemplo, si usas el modelo gemini-pro, el nombre de la columna de entrada es prompt.
INPUT_COLUMN_TYPE: Es el tipo de datos para INPUT_COLUMN_NAME.
OUTPUT_COLUMN_NAME: Es el nombre de la columna de resultado. Por ejemplo: Si usas el modelo gemini-pro, el nombre de la columna de salida es content.
OUTPUT_COLUMN_TYPE: Es el tipo de datos para OUTPUT_COLUMN_NAME.
PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
REGION_ID: El ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1
MODEL_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar, por ejemplo, gemini-pro.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta Referencia de la API de modelos para IA generativa.

Usa la ML.PREDICT. Función de GoogleSQL con el modelo seleccionado del Model Garden para generar tu predicción.

SELECT * FROM ML.PREDICT(
  MODEL `MODEL_NAME`,
  `INPUT_RELATION`[, `PARAMETERS`])

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_NAME: Es el nombre que deseas darle al modelo.

Para obtener más información sobre los modelos, consulta Referencia de la API de modelos para IA generativa.
INPUT_RELATION: Es TABLE table_name o una subconsulta de la tabla o subconsulta que suministra datos. para ejecutar la predicción de AA.
PARAMETERS: Es un valor STRUCT que contiene parámetros. compatible con model_id.

También puedes usar SAFE.ML.PREDICT para mostrar null en lugar de un error en tus predicciones. Esto es útil cuando se ejecutan consultas grandes en las que algunas predicciones fallidas son tolerables.

PostgreSQL

Usa la función ML_PREDICT_ROW de PostgreSQL con el modelo seleccionado de Model Garden para generar tu predicción.

SELECT spanner.ml_predict_row(
  'projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/publishers/google/models/MODEL_ID'::text,
  '{
    "instances": [ INSTANCES ],
    "parameters": { PARAMETERS }
   }'::jsonb);

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
REGION_ID: El ID de la región de Google Cloud en la que se encuentra el modelo, por ejemplo, us-central1
MODEL_ID: El ID del modelo de AA que deseas usar (por ejemplo, gemini-pro)

Para obtener más información sobre los modelos, consulta la referencia de la API de modelos para la IA generativa.
INSTANCES: las entradas de la llamada de predicción, en formato JSON
PARAMETERS: Parámetros opcionales para la llamada de predicción, en formato JSON

Esta consulta produce una respuesta JSON. Para obtener más información sobre el los mensajes de respuesta JSON del modelo, consulta PredictResponse.

Usa un extremo del modelo de Vertex AI

Para usar un modelo entrenado o descargado con la integración de Vertex AI de Spanner, debes implementar el modelo a Vertex AI. Para obtener más información sobre cómo para implementar un modelo en un extremo de Vertex AI, consulta Implementa un modelo en un extremo.

GoogleSQL

Usa la función ML.PREDICT de GoogleSQL con el modelo en un extremo de Vertex AI para generar la predicción. Antes de usar un modelo con ML.PREDICT(), debes registrar el modelo con CREATE MODEL declaración. Cada modelo implementado tiene su propia infraestructura . El siguiente es un esquema de ejemplo de la descripción general de la clasificación y la regresión.

CREATE MODEL MyClassificationModel
INPUT (
  length FLOAT64,
  material STRING(MAX),
  tag_array ARRAY<STRING(MAX)>
)
OUTPUT (
  scores ARRAY<FLOAT64>,
  classes ARRAY<STRING(MAX)>
)
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/endpoints/ENDPOINT_ID'
)

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_IDEl ID de tu proyecto de Google Cloud.
LOCATION: Es el ID de la región de Google Cloud a la que pertenece el modelo. ubicados en, por ejemplo, us-central1
ENDPOINT_ID: El ID del modelo de AA que deseas usar (por ejemplo, gemini-pro)

Para obtener más información sobre los modelos, consulta Referencia de la API de modelos para IA generativa.

Usa la ML.PREDICT. Función de GoogleSQL con el modelo seleccionado del Model Garden para generar tu predicción.

SELECT * FROM ML.PREDICT(
  `MODEL_ID`,
  `INPUT_RELATION`[, `PARAMETERS`])

Reemplaza lo siguiente:

MODEL_ID: Es el ID del modelo de AA que deseas usar.
INPUT_RELATION: Es la tabla o subconsulta en la que deseas ejecutar la predicción de IA.
PARAMETERS: Es un valor STRUCT que contiene parámetros. compatible con model_name.

Esta consulta produce una relación que contiene todas las columnas de salida del modelo y en todas las columnas de la relación de entrada.

PostgreSQL

Usa la función ML.PREDICT de PostgreSQL con el modelo en un extremo de Vertex AI para generar tu predicción.

  SELECT spanner.ml_predict_row(
    'projects/PROJECT_ID/locations/REGION_ID/endpoints/ENDPOINT_ID'::text,
    '{
      "instances": [ INSTANCES ],
      "parameters": { PARAMETERS }
      }'::jsonb);
  ```

Replace the following:

PROJECT_ID: Es el ID del proyecto de Google Cloud en el que se encuentra el modelo.
REGION_ID: Es el ID de la región de Google Cloud a la que pertenece el modelo. ubicados en, por ejemplo, us-central1
ENDPOINT_ID: Es el ID del extremo del modelo.
INSTANCES: las entradas de la llamada de predicción, en formato JSON
PARAMETERS: Son los parámetros opcionales de la llamada de predicción, en formato JSON.

Esta consulta produce una respuesta JSON. Para obtener más información sobre el los mensajes de respuesta JSON del modelo, consulta PredictResponse.

Ejemplos de uso de funciones de AA para generar predicciones

En el siguiente ejemplo, se usa el modelo gemini-pro, del Model Garden, para generar texto basado en una instrucción breve que se proporciona como un argumento. Este modelo está disponible como parte de Gemini en Spanner.

GoogleSQL

Registra el modelo gemini-pro

CREATE MODEL GeminiPro
INPUT (prompt STRING(MAX))
OUTPUT (content STRING(MAX))
REMOTE
OPTIONS (
  endpoint = '//aiplatform.googleapis.com/projects/PROJECT/locations/LOCATION/publishers/google/models/gemini-pro',
  default_batch_size = 1
);

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT: El ID del proyecto
LOCATION: Es la región en la que estás usando Vertex AI.

Ejecuta el modelo

SELECT content
FROM ML.PREDICT(
  MODEL GeminiPro,
  (SELECT "Is 7 a prime number?" AS prompt),
  STRUCT(256 AS maxOutputTokens, 0.2 AS temperature, 40 as topK, 0.95 AS topP)
);

Resultado esperado

El resultado esperado es el siguiente:

+--------------------+
| content            |
+--------------------+
| "Yes"              |
+--------------------+

PostgreSQL

Ejecuta el modelo

select spanner.ml_predict_row(
  '{
    "endpoint": "projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/gemini-pro",
    "default_batch_size": 1
   }'::jsonb,
  '{
    "instances":[{"prompt": "Is 7 a prime number?"}],
    "parameters":{"maxOutputTokens":256, "topK": 40, "topP":0.96, "temperature":0.2}
    }'
);

Resultado esperado

El resultado esperado es el siguiente:

+--------------------+
| content            |
+--------------------+
| "Yes"              |
+--------------------+