Einbettungen mit Transformer-Modellen im ONNX-Format generieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Transformer-Modell in das Open Neural Network Exchange (ONNX)-Format exportieren, das ONNX-Modell in ein BigQuery-Dataset importieren und dann das Modell verwenden, um Einbettungen aus einer SQL-Abfrage zu generieren.

In dieser Anleitung wird das sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2-Modell verwendet. Dieses Sentence-Transformer-Modell ist für seine schnelle und effektive Leistung beim Generieren von Satz-Embeddings bekannt. Mit Satz-Einbettungen lassen sich Aufgaben wie die semantische Suche, das Clustering und die Satzähnlichkeit ausführen, da die zugrunde liegende Bedeutung des Texts erfasst wird.

ONNX bietet ein einheitliches Format für die Darstellung von Frameworks für maschinelles Lernen (ML). Die BigQuery ML-Unterstützung für ONNX bietet folgende Möglichkeiten:

• Trainieren eines Modells mit Ihrem bevorzugten Framework.
• Konvertieren des Modells in das ONNX-Modellformat.
• ONNX-Modell in BigQuery importieren und Vorhersagen mit BigQuery ML treffen.

Ziele

• Verwenden Sie die Hugging Face Optimum-CLI, um das sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2-Modell in ONNX zu exportieren.
• Verwenden Sie die CREATE MODEL-Anweisung, um das ONNX-Modell in BigQuery zu importieren.
• Verwenden Sie die Funktion ML.PREDICT, um Einbettungen mit dem importierten ONNX-Modell zu generieren.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Cloud de Confiance by S3NS:

• BigQuery
• BigQuery ML
• Cloud Storage

Nach Abschluss der in diesem Dokument beschriebenen Aufgaben können Sie weitere Kosten vermeiden, indem Sie die erstellten Ressourcen löschen. Weitere Informationen finden Sie unter Bereinigen.

Hinweise

1. In the Cloud de Confiance console, on the project selector page, select or create a Cloud de Confiance 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 role (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 Cloud de Confiance project.

3. Enable the BigQuery and Cloud Storage 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

4. Prüfen Sie, ob Sie die erforderlichen Berechtigungen haben, um die Aufgaben in diesem Dokument ausführen zu können.

Erforderliche Rollen

Wenn Sie ein neues Projekt erstellen, sind Sie der Projektinhaber und erhalten alle erforderlichen IAM-Berechtigungen (Identity and Access Management), die Sie für diese Anleitung benötigen.

Wenn Sie ein vorhandenes Projekt verwenden, gehen Sie so vor.

Make sure that you have the following role or roles on the project:

• BigQuery Studio Admin (roles/bigquery.studioAdmin)
• Storage Object Creator (roles/storage.objectCreator)

Check for the roles

1. In the Cloud de Confiance console, go to the IAM page.

   Go to IAM
2. Select the project.

3. In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.

4. For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

1. In the Cloud de Confiance console, go to the IAM page.

   IAM aufrufen
2. Wählen Sie das Projekt aus.
3. Klicken Sie auf person_add Zugriffsrechte erteilen.

4. Geben Sie im Feld Neue Hauptkonten Ihre Nutzer-ID ein. Bei einem Nutzer in einem Mitarbeiteridentitätspool ist dies in der Regel dessen Kennung. Weitere Informationen erhalten Sie unter Mitarbeiteridentitätspool-Nutzer in IAM-Richtlinien darstellen oder von Ihrem Administrator.

5. Wählen Sie in der Liste Rolle auswählen eine Rolle aus.
6. Klicken Sie auf add Weitere Rolle hinzufügen, wenn Sie weitere Rollen zuweisen möchten.
7. Klicken Sie auf Speichern.

Weitere Informationen zu IAM-Berechtigungen in BigQuery finden Sie unter IAM-Berechtigungen.

Transformer-Modelldateien in ONNX konvertieren

Optional können Sie die Schritte in diesem Abschnitt ausführen, um das sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2-Modell und den Tokenizer manuell in ONNX zu konvertieren. Andernfalls können Sie Beispieldateien aus dem öffentlichen Cloud Storage-Bucket gs://cloud-samples-data verwenden, die bereits konvertiert wurden.

Wenn Sie die Dateien manuell konvertieren möchten, benötigen Sie eine lokale Befehlszeilenumgebung, in der Python installiert ist. Weitere Informationen zur Installation von Python finden Sie unter Python-Downloads.

Transformer-Modell in ONNX exportieren

Verwenden Sie die Hugging Face Optimum-CLI, um das sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2-Modell in ONNX zu exportieren. Weitere Informationen zum Exportieren von Modellen mit der Optimum-CLI finden Sie unter Modell mit optimum.exporters.onnx in ONNX exportieren.

So exportieren Sie das Modell:

1. Installieren Sie die Optimum-Befehlszeile:

   pip install optimum[onnx]
   

2. Modell exportieren. Mit dem Argument --model wird die Hugging Face-Modell-ID angegeben. Das Argument --opset gibt die ONNXRuntime-Bibliotheksversion an und ist auf 17 festgelegt, um die Kompatibilität mit der von BigQuery unterstützten ONNXRuntime-Bibliothek aufrechtzuerhalten.

   optimum-cli export onnx \
     --model sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 \
     --task sentence-similarity \
     --opset 17 all-MiniLM-L6-v2/
   

Die Modelldatei wird als model.onnx in das Verzeichnis all-MiniLM-L6-v2 exportiert.

Quantisierung auf das Transformer-Modell anwenden

Verwenden Sie die Optimum-CLI, um das exportierte Transformer-Modell zu quantisieren. So können Sie die Modellgröße reduzieren und die Inferenz beschleunigen. Weitere Informationen finden Sie unter Quantisierung.

Führen Sie den folgenden Befehl in der Befehlszeile aus, um das Modell zu quantisieren:

optimum-cli onnxruntime quantize \
  --onnx_model all-MiniLM-L6-v2/ \
  --avx512_vnni -o all-MiniLM-L6-v2_quantized

Die quantisierte Modelldatei wird als model_quantized.onnx in das Verzeichnis all-MiniLM-L6-v2_quantized exportiert.

Tokenizer in ONNX konvertieren

Wenn Sie Einbettungen mit einem Transformer-Modell im ONNX-Format generieren möchten, verwenden Sie in der Regel einen Tokenizer, um zwei Eingaben für das Modell zu erstellen: input_ids und attention_mask.

Um diese Eingaben zu erstellen, konvertieren Sie den Tokenizer für das sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2-Modell mit der onnxruntime-extensions-Bibliothek in das ONNX-Format. Nachdem Sie den Tokenizer konvertiert haben, können Sie die Tokenisierung direkt für Rohtexteingaben ausführen, um ONNX-Vorhersagen zu generieren.

So konvertieren Sie den Tokenizer über die Befehlszeile:

1. Installieren Sie die Optimum-Befehlszeile:

   pip install optimum[onnx]
   

2. Erstellen Sie mit einem Texteditor Ihrer Wahl eine Datei mit dem Namen convert-tokenizer.py. Im folgenden Beispiel wird der Texteditor „nano“ verwendet:

   nano convert-tokenizer.py
   

3. Kopieren Sie das folgende Python-Skript in die Datei convert-tokenizer.py:

   from onnxruntime_extensions import gen_processing_models
   
   # Load the Huggingface tokenizer
   tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
   
   # Export the tokenizer to ONNX using gen_processing_models
   onnx_tokenizer_path = "tokenizer.onnx"
   
   # Generate the tokenizer ONNX model, and set the maximum token length.
   # Ensure 'max_length' is set to a value less than the model's maximum sequence length, failing to do so will result in error during inference.
   tokenizer_onnx_model = gen_processing_models(tokenizer, pre_kwargs={'max_length': 256})[0]
   
   # Modify the tokenizer ONNX model signature.
   # This is because certain tokenizers don't support batch inference.
   tokenizer_onnx_model.graph.input[0].type.tensor_type.shape.dim[0].dim_value = 1
   
   # Save the tokenizer ONNX model
   with open(onnx_tokenizer_path, "wb") as f:
     f.write(tokenizer_onnx_model.SerializeToString())
   

4. Speichern Sie die Datei convert-tokenizer.py.

5. Führen Sie das Python-Skript aus, um den Tokenizer zu konvertieren:

   python convert-tokenizer.py
   

Der konvertierte Tokenizer wird als tokenizer.onnx in das Verzeichnis all-MiniLM-L6-v2_quantized exportiert.

Konvertierte Modelldateien in Cloud Storage hochladen

Nachdem Sie das Transformer-Modell und den Tokenizer konvertiert haben, gehen Sie so vor:

• Erstellen Sie einen Cloud Storage-Bucket zum Speichern der konvertierten Dateien.
• Konvertiertes Transformer-Modell und Tokenizer-Dateien in Ihren Cloud Storage-Bucket hochladen

Dataset erstellen

Erstellen Sie ein BigQuery-Dataset zum Speichern Ihres ML-Modells.

Console

1. Öffnen Sie in der Cloud de Confiance Console die Seite BigQuery.

   Zur Seite "BigQuery"

2. Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.

3. Klicken Sie auf more_vert Aktionen ansehen > Dataset erstellen.

4. Führen Sie auf der Seite Dataset erstellen die folgenden Schritte aus:

   • Geben Sie unter Dataset-ID bqml_tutorial ein.

   • Wählen Sie als Standorttyp die Option Mehrere Regionen und dann USA (mehrere Regionen in den USA) aus.

   • Übernehmen Sie die verbleibenden Standardeinstellungen unverändert und klicken Sie auf Dataset erstellen.

bq

Wenn Sie ein neues Dataset erstellen möchten, verwenden Sie den Befehl bq mk mit dem Flag --location. Eine vollständige Liste der möglichen Parameter finden Sie in der bq mk --dataset-Befehlsreferenz.

1. Erstellen Sie ein Dataset mit dem Namen bqml_tutorial, wobei der Datenspeicherort auf US und die Beschreibung auf BigQuery ML tutorial dataset festgelegt ist:

   bq --location=US mk -d \
    --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
    bqml_tutorial

   Anstelle des Flags --dataset verwendet der Befehl die verkürzte Form -d. Wenn Sie -d und --dataset auslassen, wird standardmäßig ein Dataset erstellt.

2. Prüfen Sie, ob das Dataset erstellt wurde:

   bq ls

API

Rufen Sie die Methode datasets.insert mit einer definierten Dataset-Ressource auf.

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von BigQuery DataFrames in der BigQuery-Kurzanleitung: BigQuery DataFrames verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu BigQuery DataFrames.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

ONNX-Modelle in BigQuery importieren

Importieren Sie den konvertierten Tokenizer und die Sentence Transformer-Modelle als BigQuery ML-Modelle.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

1. Öffnen Sie in der Cloud de Confiance Console BigQuery Studio.

   Zu BigQuery Studio

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende CREATE MODEL-Anweisung aus, um das tokenizer-Modell zu erstellen.

    CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`
     OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
      MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')

   Ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx.

   Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird im Bereich Abfrageergebnisse eine Meldung wie die folgende angezeigt: Successfully created model named tokenizer.

3. Klicken Sie auf Zum Modell, um den Bereich Details zu öffnen.

4. Im Abschnitt Feature Columns (Featurespalten) sehen Sie die Modelleingaben und in der Label Column (Labelspalte) die Modellausgaben.

   

5. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende CREATE MODEL-Anweisung aus, um das all-MiniLM-L6-v2-Modell zu erstellen.

    CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`
     OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
      MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')

   Ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx.

   Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird im Bereich Abfrageergebnisse eine Meldung wie die folgende angezeigt: Successfully created model named all-MiniLM-L6-v2.

6. Klicken Sie auf Zum Modell, um den Bereich Details zu öffnen.

7. Im Abschnitt Feature Columns (Featurespalten) sehen Sie die Modelleingaben und in der Label Column (Labelspalte) die Modellausgaben.

   

bq

Verwenden Sie den query-Befehl des bq-Befehlszeilentools, um die CREATE MODEL-Anweisung auszuführen.

1. Führen Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl aus, um das Modell tokenizer zu erstellen.

   bq query --use_legacy_sql=false \
   "CREATE OR REPLACE MODEL
   `bqml_tutorial.tokenizer`
   OPTIONS
   (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')"

   Ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx.

   Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird eine Meldung wie die folgende angezeigt: Successfully created model named tokenizer.

2. Führen Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl aus, um das Modell all-MiniLM-L6-v2 zu erstellen.

   bq query --use_legacy_sql=false \
   "CREATE OR REPLACE MODEL
   `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`
   OPTIONS
   (MODEL_TYPE='ONNX',
     MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')"

   Ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx.

   Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, wird eine Meldung wie die folgende angezeigt: Successfully created model named all-MiniLM-L6-v2.

3. Prüfen Sie nach dem Import der Modelle, ob sie im Datensatz angezeigt werden.

   bq ls -m bqml_tutorial

   Die Ausgabe sieht etwa so aus:

   tableId            Type
   ------------------------
   tokenizer          MODEL
   all-MiniLM-L6-v2   MODEL

API

Verwenden Sie die Methode jobs.insert, um die Modelle zu importieren.Fügen Sie die CREATE MODEL-Anweisung in den Anfragetext ein, um den query-Parameter der QueryRequest-Ressource zu füllen.

1. Verwenden Sie den folgenden query-Parameterwert, um das tokenizer-Modell zu erstellen.

   {
   "query": "CREATE MODEL `PROJECT_ID :bqml_tutorial.tokenizer` OPTIONS(MODEL_TYPE='ONNX' MODEL_PATH='TOKENIZER_BUCKET_PATH')"
   }

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID,
   • TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx.

2. Verwenden Sie den folgenden query-Parameterwert, um das all-MiniLM-L6-v2-Modell zu erstellen.

   {
   "query": "CREATE MODEL `PROJECT_ID :bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2` OPTIONS(MODEL_TYPE='ONNX' MODEL_PATH='TRANSFORMER_BUCKET_PATH')"
   }

   Ersetzen Sie Folgendes:

   • PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID,
   • Ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx.

BigQuery DataFrames

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von BigQuery DataFrames in der BigQuery-Kurzanleitung: BigQuery DataFrames verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu BigQuery DataFrames.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Importieren Sie die Tokenizer- und Sentence Transformer-Modelle mit dem Objekt ONNXModel.

import bigframes
from bigframes.ml.imported import ONNXModel

bigframes.options.bigquery.project = PROJECT_ID

bigframes.options.bigquery.location = "US"

tokenizer = ONNXModel(
  model_path= "TOKENIZER_BUCKET_PATH"
)
imported_onnx_model = ONNXModel(
  model_path="TRANSFORMER_BUCKET_PATH"
)

Ersetzen Sie Folgendes:

• PROJECT_ID durch Ihre Projekt-ID,
• TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TOKENIZER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/tokenizer.onnx.
• Ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den Pfad zum Modell, das Sie in Cloud Storage hochgeladen haben. Wenn Sie das Beispielmodell verwenden, ersetzen Sie TRANSFORMER_BUCKET_PATH durch den folgenden Wert: gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/all-MiniLM-L6-v2/model_quantized.onnx.

Einbettungen mit den importierten ONNX-Modellen generieren

Verwenden Sie den importierten Tokenizer und die Sentence Transformer-Modelle, um Einbettungen basierend auf Daten aus dem öffentlichen Dataset bigquery-public-data.imdb.reviews zu generieren.

Wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

Console

Verwenden Sie die Funktion ML.PREDICT, um mit den Modellen Einbettungen zu generieren.

In der Abfrage wird ein verschachtelter ML.PREDICT-Aufruf verwendet, um Rohtext direkt über den Tokenizer und das Einbettungsmodell zu verarbeiten:

• Tokenisierung (innere Abfrage): Beim inneren ML.PREDICT-Aufruf wird das bqml_tutorial.tokenizer-Modell verwendet. Als text-Eingabe wird die Spalte title aus dem öffentlichen Dataset bigquery-public-data.imdb.reviews verwendet. Das tokenizer-Modell konvertiert die Roh-Textstrings in die numerischen Token-Eingaben, die das Hauptmodell benötigt, einschließlich der input_ids- und attention_mask-Eingaben.
• Generierung von Einbettungen (äußere Abfrage): Beim äußeren ML.PREDICT-Aufruf wird das bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2-Modell verwendet. Die Abfrage verwendet die Spalten input_ids und attention_mask aus der Ausgabe der inneren Abfrage als Eingabe.

Mit der SELECT-Anweisung wird die Spalte sentence_embedding abgerufen. Das ist ein Array von FLOAT-Werten, die das semantische Embedding des Texts darstellen.

1. Öffnen Sie BigQuery Studio in der Cloud de Confiance Console.

   Zu BigQuery Studio

2. Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Abfrage aus.

   SELECT
   sentence_embedding
   FROM
   ML.PREDICT (MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`,
     (
     SELECT
       input_ids, attention_mask
     FROM
       ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`,
         (
         SELECT
           title AS text
         FROM
           `bigquery-public-data.imdb.reviews` limit 10))))

   Das Ergebnis sieht etwa so aus:

   +-----------------------+
   | sentence_embedding    |
   +-----------------------+
   | -0.02361682802438736  |
   | 0.02025664784014225   |
   | 0.005168713629245758  |
   | -0.026361213997006416 |
   | 0.0655381828546524    |
   | ...                   |
   +-----------------------+
   

bq

Verwenden Sie den query-Befehl des bq-Befehlszeilentools, um eine Abfrage auszuführen. In der Abfrage wird die Funktion ML.PREDICT verwendet, um Einbettungen mit den Modellen zu generieren.

In der Abfrage wird ein verschachtelter ML.PREDICT-Aufruf verwendet, um Rohtext direkt über den Tokenizer und das Einbettungsmodell zu verarbeiten:

• Tokenisierung (innere Abfrage): Beim inneren ML.PREDICT-Aufruf wird das bqml_tutorial.tokenizer-Modell verwendet. Als text-Eingabe wird die Spalte title aus dem öffentlichen Dataset bigquery-public-data.imdb.reviews verwendet. Das tokenizer-Modell konvertiert die Roh-Textstrings in die numerischen Token-Eingaben, die das Hauptmodell benötigt, einschließlich der input_ids- und attention_mask-Eingaben.
• Generierung von Einbettungen (äußere Abfrage): Beim äußeren ML.PREDICT-Aufruf wird das bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2-Modell verwendet. Die Abfrage verwendet die Spalten input_ids und attention_mask aus der Ausgabe der inneren Abfrage als Eingabe.

Mit der SELECT-Anweisung wird die Spalte sentence_embedding abgerufen. Das ist ein Array von FLOAT-Werten, die das semantische Embedding des Texts darstellen.

Führen Sie in der Befehlszeile den folgenden Befehl aus, um die Abfrage auszuführen.

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
sentence_embedding
FROM
ML.PREDICT (MODEL `bqml_tutorial.all-MiniLM-L6-v2`,
  (
  SELECT
    input_ids, attention_mask
  FROM
    ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.tokenizer`,
      (
      SELECT
        title AS text
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews` limit 10))))'

Das Ergebnis sieht etwa so aus:

+-----------------------+
| sentence_embedding    |
+-----------------------+
| -0.02361682802438736  |
| 0.02025664784014225   |
| 0.005168713629245758  |
| -0.026361213997006416 |
| 0.0655381828546524    |
| ...                   |
+-----------------------+

BigQuery DataFrames

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, folgen Sie den Schritten zur Einrichtung von BigQuery DataFrames in der BigQuery-Kurzanleitung: BigQuery DataFrames verwenden. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zu BigQuery DataFrames.

Richten Sie zur Authentifizierung bei BigQuery die Standardanmeldedaten für Anwendungen ein. Weitere Informationen finden Sie unter ADC für eine lokale Entwicklungsumgebung einrichten.

Verwenden Sie die predict-Methode, um Einbettungen mit den ONNX-Modellen zu generieren.

import bigframes.pandas as bpd

df = bpd.read_gbq("bigquery-public-data.imdb.reviews", max_results=10)
df_pred = df.rename(columns={"title": "text"})
tokens = tokenizer.predict(df_pred)
predictions = imported_onnx_model.predict(tokens)
predictions.peek(5)

Die Ausgabe sieht etwa so aus:



Bereinigen

Damit Ihrem Google Cloud-Konto die in dieser Anleitung verwendeten Ressourcen nicht in Rechnung gestellt werden, löschen Sie entweder das Projekt, das die Ressourcen enthält, oder Sie behalten das Projekt und löschen die einzelnen Ressourcen.

Projekt löschen

Console

1. In the Cloud de Confiance console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

1. In the Cloud de Confiance console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

Einzelne Ressourcen löschen

Alternativ können Sie die einzelnen Ressourcen, die in dieser Anleitung verwendet werden, so entfernen:

1. Importierte Modelle löschen

2. Optional: Dataset löschen

Nächste Schritte

• Text-Embeddings für die semantische Suche und Retrieval Augmented Generation (RAG) verwenden
• Weitere Informationen zum Konvertieren von Transformer-Modellen in ONNX finden Sie unter Modell mit optimum.exporters.onnx in ONNX exportieren.
• Weitere Informationen zum Importieren von ONNX-Modellen finden Sie unter CREATE MODEL-Anweisung für ONNX-Modelle.
• Weitere Informationen zum Ausführen von Vorhersagen finden Sie unter Die Funktion ML.PREDICT.
• Einführung in BigQuery ML
• Informationen zur Verwendung von BigQuery ML finden Sie unter Modelle für maschinelles Lernen in BigQuery ML erstellen.