モデル エンドポイント管理で予測を呼び出す

このページでは、モデル エンドポイント管理について説明します。モデル エンドポイント管理を使用すると、AI モデル エンドポイントの登録と予測の呼び出しをテストできます。本番環境で AI モデルを使用するには、Cloud SQL インスタンスからオンライン予測を呼び出すをご覧ください。

モデル エンドポイントをモデル エンドポイント管理に追加して登録すると、モデル ID を使用してモデル エンドポイントを参照し、予測を呼び出すことができます。

始める前に

次の操作を完了してください。

• モデル エンドポイント管理でモデル エンドポイントを登録します。詳細については、モデル エンドポイント管理を使用してリモート AI モデルを登録して呼び出すをご覧ください。
• インスタンスが Vertex AI と統合されるように Cloud SQL インスタンスを作成または更新します。詳細については、Vertex AI とデータベースのインテグレーションを有効にするをご覧ください。

汎用モデルの予測を呼び出す

mysql.ml_predict_row() SQL 関数を使用して、登録済みの汎用モデル エンドポイントを呼び出し、予測を呼び出します。mysql.ml_predict_row() 関数は、任意のモデルタイプで使用できます。

SELECT
  mysql.ml_predict_row(
    'MODEL_ID',
    'REQUEST_BODY');

次のように置き換えます。

• MODEL_ID: モデル エンドポイントの登録時に定義したモデル ID
• REQUEST_BODY: JSON 形式の予測関数のパラメータ

例

登録済みの gemini-flash モデル エンドポイントの予測を生成するには、次のステートメントを実行します。

  SELECT JSON_EXTRACT(
    mysql.ml_predict_row(
      'gemini-2.5-flash',
      '{
             "contents": [
             {
                "role": "user",
                "parts": [
                    {
                    "text": "For TPCH database schema as mentioned here https://www.tpc.org/TPC_Documents_Current_Versions/pdf/TPC-H_v3.0.1.pdf , generate a SQL query to find allsupplier names which are located in the India nation."
                    } ]}]
            }'
    ),
    '$.candidates[0].content.parts[0].text'
  );