Crie um modelo de aprendizagem automática no BigQuery ML através da Trusted Cloud consola

Este documento mostra como usar a Trusted Cloud consola para criar um modelo do BigQuery ML.

Funções necessárias

• Para criar um modelo e executar a inferência, tem de lhe ser concedidas as seguintes funções:

  • Editor de dados do BigQuery (roles/bigquery.dataEditor)
  • Utilizador do BigQuery (roles/bigquery.user)

Antes de começar

1. In the Trusted Cloud console, on the project selector page, select or create a Trusted Cloud project.

   Roles required to select or create a project

   • Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
   • Create a project: To create a project, you need the Project Creator (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

   Go to project selector

2. Verify that billing is enabled for your Trusted Cloud project.

3. Enable the BigQuery and BigQuery Connection APIs.

   Roles required to enable APIs

   To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

   Enable the APIs

Pré-requisitos específicos do modelo

Antes de criar um modelo, certifique-se de que resolveu todos os pré-requisitos para o tipo de modelo que está a criar:

• Se quiser usar uma consulta para selecionar dados de preparação para um modelo, tem de ter essa consulta disponível como uma consulta guardada.

• Os modelos de fatorização de matrizes requerem reservas. Para mais informações, consulte a secção Preços.

• Os seguintes modelos de comando requerem uma ligação de recursos na nuvem:

  • Modelos remotos através da Vertex AI e de modelos de parceiros
  • Modelos remotos em vez de modelos abertos
  • Modelos remotos através dos serviços de IA na nuvem
  • Modelos remotos em vez de modelos personalizados na Vertex AI

  A conta de serviço da associação também tem de receber determinadas funções, consoante o tipo de modelo remoto.

• Para importar um modelo, tem de ter esse modelo carregado num contentor do Cloud Storage.

Crie um conjunto de dados

Crie um conjunto de dados do BigQuery para conter os seus recursos:

Crie um modelo preparado interna ou externamente

Use este procedimento para criar os seguintes tipos de modelos:

• Modelos de intervalos temporais:

  • ARIMA_PLUS
  • ARIMA_PLUS_XREG

• Análise das contribuições: Análise das contribuições

• Classificação:

  • Regressão logística
  • Classificação de árvore com reforço
  • Classificação de floresta aleatória
  • Classificação da rede neural profunda (DNN)
  • Classificação ampla e detalhada
  • Classificação com AutoML

• Regressão:

  • Regressão linear
  • Regressão de árvore melhorada
  • Regressão de floresta aleatória
  • Regressão da rede neural profunda (DNN)
  • Regressão ampla e detalhada
  • Regressão com AutoML

• Clustering: K-means

• Recomendação: Fatorização de matrizes

• Redução da dimensionalidade:

  • Análise de componentes principais (PCA)
  • Autoencoder

Estes modelos têm diferentes conjuntos de opções consoante o respetivo tipo. Embora o ajuste automático do BigQuery ML funcione bem na maioria dos casos, pode optar por ajustar manualmente o modelo como parte do procedimento. Se quiser fazê-lo, consulte a documentação do tipo de modelo em questão para saber mais sobre as opções do modelo.

Para criar um modelo:

1. Aceda à página do BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no conjunto de dados que criou.

3. Clique em more_vert Ver ações junto ao conjunto de dados e, de seguida, clique em Criar modelo do BQML.

   É aberto o painel Criar novo modelo.

4. Em Nome do modelo, escreva um nome para o modelo.

5. Se quiser criar uma consulta guardada que contenha a declaração CREATE MODEL para o modelo, selecione Guardar consulta .

   1. Em Nome da consulta, escreva um nome para a consulta guardada.
   2. Em Região, escolha uma região para a consulta guardada.

6. Clique em Continuar.

7. Na secção Método de criação, selecione Formar um modelo no BigQuery.

8. Na secção Objetivo da modelagem, selecione um objetivo da modelagem para o modelo.

9. Clique em Continuar.

10. Na página Opções do modelo, selecione um tipo de modelo. O tipo de modelo que pode selecionar varia com base no objetivo de modelagem escolhido.

11. Na secção Dados de preparação, efetue uma das seguintes ações:

    • Selecione Tabela/Vista para obter dados de preparação de uma tabela ou de uma vista e, de seguida, selecione o projeto, o conjunto de dados e o nome da vista ou da tabela.
    • Selecione Consulta para obter dados de preparação a partir de uma consulta guardada e, em seguida, selecione a consulta guardada.

12. Em Colunas de etiquetas de entrada selecionadas, escolha as colunas da tabela, da vista ou da consulta que quer usar como entrada para o modelo.

13. Se existir uma secção Opções obrigatórias, especifique as informações da coluna pedidas:

    • Para modelos de classificação e regressão, para INPUT_LABEL_COLS, selecione a coluna que contém os dados de etiqueta.

    • Para modelos de fatorização de matrizes, selecione o seguinte:

      • Para RATING_COL, selecione a coluna que contém os dados de classificação.
      • Para USER_COL, selecione a coluna que contém os dados do utilizador.
      • Para ITEM_COL, selecione a coluna que contém os dados do item.

    • Para modelos de previsão de séries temporais, selecione o seguinte:

      • Para TIME_SERIES_TIMESTAMP_COL, selecione a coluna que contém os pontos de tempo a usar na preparação do modelo.
      • Para TIME_SERIES_DATA_COL, selecione a coluna que contém os dados a prever.

14. Opcional: na secção Opcional, especifique valores para argumentos de otimização do modelo adicionais. Os argumentos disponíveis variam com base no tipo de modelo que está a criar.

15. Clique em Criar modelo.

16. Quando a criação do modelo estiver concluída, clique em Aceder ao modelo para ver os detalhes do modelo.

Crie um modelo remoto sobre um modelo pré-preparado

Use este procedimento para criar os seguintes tipos de modelos remotos:

• Modelos através da Vertex AI ou de modelos de parceiros
• Modelos em vez de modelos abertos

Para criar um modelo:

1. Aceda à página do BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no conjunto de dados que criou.

3. Clique em more_vert Ver ações junto ao conjunto de dados e, de seguida, clique em Criar modelo do BQML.

   É aberto o painel Criar novo modelo.

4. Em Nome do modelo, escreva um nome para o modelo.

5. Se quiser criar uma consulta guardada que contenha a declaração CREATE MODEL para o modelo, selecione Guardar consulta .

   1. Em Nome da consulta, escreva um nome para a consulta guardada.
   2. Em Região, escolha uma região para a consulta guardada.

6. Clique em Continuar.

7. Na secção Método de criação, selecione Ligar ao serviço de MDIs do Vertex AI e aos serviços de IA do Google Cloud.

8. Na página Opções de modelo, selecione Modelos Google e de parceiros ou Modelos abertos para o tipo de modelo, conforme adequado para o seu exemplo de utilização.

9. Na secção Ligação remota, faça uma das seguintes ações:

   • Se tiver uma associação predefinida configurada ou se tiver as funções de administrador do BigQuery e de administrador de IAM do projeto, selecione Associação predefinida.

   • Se não tiver uma associação predefinida configurada ou não tiver as funções adequadas, selecione Associação de recursos da nuvem.

     1. Para Projeto, selecione o projeto que contém a ligação que quer usar.
     2. Para Localização, selecione a localização usada pela ligação.

     3. Em Associação, selecione a associação a usar para o modelo remoto ou selecione Criar nova associação para criar uma nova associação.

10. Na secção Opções obrigatórias, efetue uma das seguintes ações:

    • Para modelos remotos em relação a modelos Google e modelos de parceiros, especifique o ponto final a usar. Este é o nome do modelo, por exemplo, gemini-2.0-flash. Para mais informações sobre os modelos suportados, consulte ENDPOINT.
    • Para modelos remotos em vez de modelos abertos, copie e cole no ponto final a usar. Este é o ponto final público partilhado de um modelo implementado no Vertex AI, no formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Para mais informações, consulte ENDPOINT.

11. Clique em Criar modelo.

12. Quando a criação do modelo estiver concluída, clique em Aceder ao modelo para ver os detalhes do modelo.

Crie um modelo remoto sobre um modelo personalizado

Use este procedimento para criar modelos remotos sobre modelos personalizados implementados na Vertex AI.

Para criar um modelo:

1. Aceda à página do BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no conjunto de dados que criou.

3. Clique em more_vert Ver ações junto ao conjunto de dados e, de seguida, clique em Criar modelo do BQML.

   É aberto o painel Criar novo modelo.

4. Em Nome do modelo, escreva um nome para o modelo.

5. Se quiser criar uma consulta guardada que contenha a declaração CREATE MODEL para o modelo, selecione Guardar consulta .

   1. Em Nome da consulta, escreva um nome para a consulta guardada.
   2. Em Região, escolha uma região para a consulta guardada.

6. Clique em Continuar.

7. Na secção Método de criação, selecione Ligar a pontos finais do Vertex AI geridos pelo utilizador.

8. Na secção Ligação remota da página Opções do modelo, faça uma das seguintes ações:

   • Se tiver uma associação predefinida configurada ou se tiver as funções de administrador do BigQuery e de administrador de IAM do projeto, selecione Associação predefinida.

   • Se não tiver uma associação predefinida configurada ou não tiver as funções adequadas, selecione Associação de recursos da nuvem.

     1. Para Projeto, selecione o projeto que contém a ligação que quer usar.
     2. Para Localização, selecione a localização usada pela ligação.

     3. Em Associação, selecione a associação a usar para o modelo remoto ou selecione Criar nova associação para criar uma nova associação.

9. Na secção Opções obrigatórias, especifique o ponto final a usar. Este é o ponto final público partilhado de um modelo implementado no Vertex AI, no formato https://location-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/project/locations/location/endpoints/endpoint_id. Para mais informações, consulte ENDPOINT.

10. Clique em Criar modelo.

11. Quando a criação do modelo estiver concluída, clique em Aceder ao modelo para ver os detalhes do modelo.

Crie um modelo remoto através de um serviço de IA na nuvem

Use este procedimento para criar modelos remotos através dos serviços de IA na nuvem.

Para criar um modelo:

1. Aceda à página do BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no conjunto de dados que criou.

3. Clique em more_vert Ver ações junto ao conjunto de dados e, de seguida, clique em Criar modelo do BQML.

   É aberto o painel Criar novo modelo.

4. Em Nome do modelo, escreva um nome para o modelo.

5. Se quiser criar uma consulta guardada que contenha a declaração CREATE MODEL para o modelo, selecione Guardar consulta .

   1. Em Nome da consulta, escreva um nome para a consulta guardada.
   2. Em Região, escolha uma região para a consulta guardada.

6. Clique em Continuar.

7. Na secção Método de criação, selecione Ligar ao serviço de MDIs do Vertex AI e aos serviços de IA na nuvem.

8. Na página Opções do modelo, selecione Serviços de IA na nuvem.

9. Na secção Ligação remota, faça uma das seguintes ações:

   • Se tiver uma associação predefinida configurada ou se tiver as funções de administrador do BigQuery e de administrador de IAM do projeto, selecione Associação predefinida.

   • Se não tiver uma associação predefinida configurada ou não tiver as funções adequadas, selecione Associação de recursos da nuvem.

     1. Para Projeto, selecione o projeto que contém a ligação que quer usar.
     2. Para Localização, selecione a localização usada pela ligação.

     3. Em Associação, selecione a associação a usar para o modelo remoto ou selecione Criar nova associação para criar uma nova associação.

10. Na secção Opções necessárias, selecione o tipo de serviço de IA na nuvem a usar.

11. Na secção Opcional, especifique as informações do processador de documentos se estiver a usar o CLOUD_AI_DOCUMENT_V1 serviço. Opcionalmente, pode especificar informações do reconhecedor de voz se estiver a usar o serviço CLOUD_AI_SPEECH_TO_TEXT_V2.

12. Clique em Criar modelo.

13. Quando a criação do modelo estiver concluída, clique em Aceder ao modelo para ver os detalhes do modelo.

Crie um modelo importado

Use este procedimento para criar modelos do BigQuery ML importando os seguintes tipos de modelos:

• ONNX
• TensorFlow
• TensorFlow Lite
• XGBoost

Para criar um modelo:

1. Aceda à página do BigQuery.

   Aceda ao BigQuery

2. No painel Explorador, clique no conjunto de dados que criou.

3. Clique em more_vert Ver ações junto ao conjunto de dados e, de seguida, clique em Criar modelo do BQML.

   É aberto o painel Criar novo modelo.

4. Em Nome do modelo, escreva um nome para o modelo.

5. Se quiser criar uma consulta guardada que contenha a declaração CREATE MODEL para o modelo, selecione Guardar consulta .

   1. Em Nome da consulta, escreva um nome para a consulta guardada.
   2. Em Região, escolha uma região para a consulta guardada.

6. Clique em Continuar.

7. Na secção Método de criação, selecione Importar modelo.

8. Na página Opções do modelo, selecione o tipo de modelo que quer importar.

9. Para o caminho do GCS, procure ou cole o URI do contentor do Cloud Storage que contém o modelo.

10. Clique em Criar modelo.

11. Quando a criação do modelo estiver concluída, clique em Aceder ao modelo para ver os detalhes do modelo.