Esegui previsioni con i modelli scikit-learn in formato ONNX

Panoramica

Open Neural Network Exchange (ONNX) fornisce un formato uniforme progettato per rappresentare qualsiasi framework di machine learning. Il supporto di BigQuery ML per ONNX ti consente di:

  • Addestra un modello utilizzando il tuo framework preferito.
  • Converti il modello nel formato del modello ONNX. Per maggiori informazioni, consulta la pagina relativa alla conversione nel formato ONNX.
  • Importa il modello ONNX in BigQuery ed esegui previsioni utilizzando BigQuery ML.

Questo tutorial mostra come importare modelli ONNX addestrati con scikit-learn in un set di dati BigQuery e utilizzarli per fare previsioni da una query SQL. Puoi importare modelli ONNX utilizzando queste interfacce:

  • Nella console Google Cloud
  • Il comando bq query nello strumento a riga di comando bq
  • L'API BigQuery

Per ulteriori informazioni sull'importazione dei modelli ONNX in BigQuery, inclusi i requisiti per il formato e lo spazio di archiviazione, consulta L'istruzione CREATE MODEL per l'importazione dei modelli ONNX.

Obiettivi

In questo tutorial, imparerai a:

  • Creare e addestrare modelli con scikit-learn.
  • Converti i modelli in formato ONNX utilizzando sklearn-onnx.
  • Importa i modelli ONNX in BigQuery ed esegui previsioni.

Addestra un modello di classificazione con scikit-learn

Crea e addestra una pipeline di scikit-learn sul set di dati Iris:

import numpy
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

data = load_iris()
X = data.data[:, :4]
y = data.target

ind = numpy.arange(X.shape[0])
numpy.random.shuffle(ind)
X = X[ind, :].copy()
y = y[ind].copy()

pipe = Pipeline([('scaler', StandardScaler()),
                ('clr', RandomForestClassifier())])
pipe.fit(X, y)

Converti il modello in formato ONNX e salva

Usa sklearn-onnx per convertire la pipeline scikit-learn in un modello ONNX denominato pipeline_rf.onnx:

from skl2onnx import convert_sklearn
from skl2onnx.common.data_types import FloatTensorType

# Disable zipmap as it is not supported in BigQuery ML.
options = {id(pipe): {'zipmap': False}}

# Define input features. scikit-learn does not store information about the
# training dataset. It is not always possible to retrieve the number of features
# or their types. That's why the function needs another argument called initial_types.
initial_types = [
   ('sepal_length', FloatTensorType([None, 1])),
   ('sepal_width', FloatTensorType([None, 1])),
   ('petal_length', FloatTensorType([None, 1])),
   ('petal_width', FloatTensorType([None, 1])),
]

# Convert the model.
model_onnx = convert_sklearn(
   pipe, 'pipeline_rf', initial_types=initial_types, options=options
)

# And save.
with open('pipeline_rf.onnx', 'wb') as f:
 f.write(model_onnx.SerializeToString())

Carica il modello ONNX in Cloud Storage

Crea un bucket Cloud Storage per archiviare il file del modello ONNX, quindi carica il file del modello ONNX salvato nel tuo bucket Cloud Storage. Per ulteriori informazioni, vedi Caricare oggetti da un file system.

Importa il modello ONNX in BigQuery

Questo passaggio presuppone che tu abbia caricato il modello ONNX nel tuo bucket Cloud Storage. Un modello di esempio è archiviato in gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx.

Console

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

    Vai alla pagina di BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci un'istruzione CREATE MODEL come la seguente.

     CREATE OR REPLACE MODEL `mydataset.mymodel`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://bucket/path/to/onnx_model/*')

    Ad esempio:

     CREATE OR REPLACE MODEL `example_dataset.imported_onnx_model`
  OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx')

    La query precedente importa il modello ONNX situato in gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx come modello BigQuery denominato imported_onnx_model.

  3. Il nuovo modello dovrebbe apparire nel riquadro Risorse. Man mano che espandi ciascuno dei set di dati in un progetto, i modelli vengono elencati insieme alle altre risorse BigQuery nei set di dati. I modelli sono indicati dall'icona del modello: icona modello .

  4. Se selezioni il nuovo modello nel riquadro Risorse, le informazioni sul modello vengono visualizzate sotto l'Editor query.

    informazioni modello onnx

bq

Per importare un modello ONNX da Cloud Storage, esegui una query batch inserendo un comando come questo:

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

Ad esempio:

bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
  `example_dataset.imported_onnx_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx')"

Dopo aver importato il modello, questo dovrebbe apparire nell'output di bq ls [dataset_name]:

$ bq ls example_dataset

       tableId          Type    Labels   Time Partitioning
 --------------------- ------- -------- -------------------
  imported_onnx_model   MODEL

API

Inserisci un nuovo job e compila la proprietà jobs#configuration.query come nel seguente corpo della richiesta:

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

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo di BigQuery DataFrames. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

Importa il modello utilizzando l'oggetto ONNXModel.

import bigframes
from bigframes.ml.imported import ONNXModel

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID
# You can change the location to one of the valid locations: http://cloud.go888ogle.com.fqhub.com/bigquery/docs/locations#supported_locations
bigframes.options.bigquery.location = "US"

imported_onnx_model = ONNXModel(
    model_path="gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/pipeline_rf.onnx"
)

Esegui previsioni con il modello ONNX importato

Console

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

    Vai alla pagina di BigQuery

  2. Nell'editor query, inserisci una query utilizzando ML.PREDICT come segue.

     SELECT *
   FROM ML.PREDICT(MODEL example_dataset.imported_onnx_model,
     (
      SELECT * FROM bigquery-public-data.ml_datasets.iris
     )
 )

    La query precedente utilizza il modello denominato imported_onnx_model nel set di dati example_dataset del progetto attuale per fare previsioni dai dati di input nella tabella pubblica iris dal set di dati ml_datasets nel progetto bigquery-public-data. In questo caso, il modello ONNX prevede quattro input in virgola mobile: sepal_length, sepal_width, petal_length e petal_width, che corrispondono al valore initial_types definito nel passaggio 2 , quindi la sottoquery SELECTè l'intera tabella bigquery-public-data contenente queste quattro colonne di input.

    Il modello restituisce come output le colonne label e probabilities, nonché le colonne dalla tabella di input.

    • label rappresenta l'etichetta della classe prevista.
    • probabilities è un array di probabilità che rappresentano le probabilità per ogni classe.

    Il risultato della query è simile al seguente:

    Risultati delle query

bq

Per fare previsioni a partire dai dati di input nella tabella input_data, inserisci un comando come il seguente, utilizzando il modello ONNX importato my_model:

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

Ad esempio:

bq query \
--use_legacy_sql=false \
'SELECT *
FROM ML.PREDICT(
  MODEL `example_dataset.imported_onnx_model`,
  (SELECT * FROM `bigquery-public-data.ml_datasets.iris`))'

API

Inserisci un nuovo job e compila la proprietà jobs#configuration.query come nel seguente corpo della richiesta:

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

DataFrame BigQuery

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di BigQuery DataFrames riportate nella guida rapida di BigQuery sull'utilizzo di BigQuery DataFrames. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento di BigQuery DataFrames.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

Utilizza la funzione predict per eseguire il modello remoto:

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.ml_datasets.iris")
predictions = imported_onnx_model.predict(df)
predictions.peek(5)

Il risultato è simile al seguente: Result_visualization

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