Registra i modelli BigQuery ML in Vertex AI

Panoramica

Quando crei un modello BigQuery ML, puoi utilizzare l'opzione di addestramento model_registry facoltativa nella sintassi CREATE MODEL per registrare il modello in Vertex AI Model Registry. La sintassi CREATE MODEL contiene anche opzioni per aggiungere l'ID modello e l'alias di versione, che possono essere utilizzati per semplificare il deployment, la gestione dei modelli e per abilitare Vertex Explainable AI in Vertex AI.

Una volta completato l'addestramento del modello BigQuery ML da parte di BigQuery ML, questo viene automaticamente visualizzato nel registro dei modelli insieme agli altri modelli. Nella colonna Origine, puoi vedere da dove provengono i modelli. Un modo rapido per trovare i modelli BigQuery ML è filtrarli per origine.

Una volta registrato il modello BigQuery ML, puoi utilizzare le funzionalità di Vertex AI Model Registry con il tuo modello. Puoi eseguire il deployment su un endpoint, confrontare le versioni dei modelli, fare previsioni, monitorare i modelli e visualizzare le valutazioni dalla scheda Valutazioni. Inoltre, se vuoi comprendere più a fondo quali caratteristiche contribuiscono alle previsioni, puoi utilizzare Vertex Explainable AI per ottenere spiegazioni basate sulle funzionalità relative al modello.

Ricorda che i modelli BigQuery ML non vengono registrati automaticamente nel Model Registry. Tutti i modelli creati utilizzando BigQuery ML vengono comunque visualizzati nell'interfaccia utente di BigQuery ML, a prescindere dalla registrazione di Vertex AI Model Registry.

Aggiungi un ID modello Vertex AI

Per facilitare la gestione del modello, puoi specificare un ID modello Vertex AI associato al tuo modello BigQuery ML. Questo ID è visibile nel Model Registry.

L'ID modello Vertex AI non accetta lettere maiuscole. Se l'ID modello Vertex AI non è specificato, viene utilizzato l'ID modello BigQuery ML. In questo caso, assicurati che l'ID modello BigQuery ML sia anche in minuscolo. Per visualizzare un elenco completo dei requisiti relativi agli ID modello, consulta le specifiche nella documentazione di riferimento per i caricamenti.

Aggiungi un alias del modello Vertex AI

Gli alias del modello sono utili per recuperare o eseguire il deployment di una determinata versione del modello tramite riferimento senza dover conoscere l'ID versione specifico. In questo modo, funzionano in modo simile ai tag Docker o ai riferimenti di ramo in Git.

Per scoprire di più su come funzionano gli alias di Model Registry, vedi Come utilizzare gli alias di versione del modello.

Registra un modello BigQuery ML

Per registrare un nuovo modello BigQuery ML con Model Registry, devi eseguire la sintassi CREATE MODEL. Per scoprire di più, consulta L'istruzione CREATE MODEL della documentazione di riferimento. Quando crei un nuovo modello utilizzando la sintassi CREATE MODEL, la riga model_registry="vertex_ai" nel comando SQL è obbligatoria per registrare il modello BigQuery ML.

Per registrare un modello BigQuery ML esistente con Model Registry, consulta Registrare i modelli addestrati esistenti.

Sintassi CREATE MODEL

{CREATE MODEL| CREATE MODEL IF NOT EXISTS| CREATE OR REPLACE MODEL}
model_name
[TRANSFORM (select_list)]
[OPTIONS
(MODEL_REGISTRY = {'VERTEX_AI' }
   [,VERTEX_AI_MODEL_ID = string_value ]
   [,VERTEX_AI_MODEL_VERSION_ALIASES = string_array ]
   , ...)

Controllo delle versioni del modello con un modello BigQuery ML

Se vuoi creare una nuova versione di un modello BigQuery ML esistente e confrontarla con altre in Vertex AI Model Registry, quando crei il modello devi utilizzare un ID modello BigQuery ML diverso e poi registrarlo nell'ID modello Model Registry originale.

Se crei un modello BigQuery ML con un'istruzione CREATE O REPLACE MODEL e utilizzi un ID BigQuery ML esistente, la versione del modello esistente di Model Registry viene eliminata e sostituita con una nuova versione.

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