En esta página, se describe una versión preliminar que te permite experimentar con el registro de un extremo de modelo de IA y la invocación de predicciones con la administración de extremos de modelos. Para usar modelos de IA en entornos de producción, consulta Compila aplicaciones de IA generativa con AlloyDB AI.
Después de agregar y registrar los extremos del modelo en la administración de extremos de modelos, puedes hacer referencia a ellos con el ID del modelo para invocar predicciones.
Antes de comenzar
Asegúrate de haber registrado el extremo del modelo con la administración de extremos de modelos. Para obtener más información, consulta Registra un extremo de modelo con la administración de extremos de modelos
Invoca predicciones para modelos genéricos
Usa la función de SQL google_ml.predict_row() para llamar a un extremo de modelo genérico registrado para invocar predicciones. Puedes usar la función google_ml.predict_row() con cualquier tipo de modelo.
SELECT
google_ml.predict_row(
model_id => 'MODEL_ID',
request_body => 'REQUEST_BODY');
Reemplaza lo siguiente:
MODEL_ID: es el ID del modelo que definiste cuando registraste el extremo del modelo.REQUEST_BODY: son los parámetros de la función de predicción, en formato JSON.
Ejemplos
En esta sección, se incluyen algunos ejemplos para invocar predicciones con extremos de modelos registrados.
Para generar predicciones para un extremo de modelo gemini-pro registrado, ejecuta la siguiente instrucción:
SELECT
json_array_elements(
google_ml.predict_row(
model_id => 'gemini-pro',
request_body => '{
"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 all supplier names which are located in the India nation."
}
]
}
]
}'))-> 'candidates' -> 0 -> 'content' -> 'parts' -> 0 -> 'text';
Para generar predicciones para un extremo de modelo facebook/bart-large-mnli registrado en Hugging Face, ejecuta la siguiente instrucción:
SELECT
google_ml.predict_row(
model_id => 'facebook/bart-large-mnli',
request_body =>
'{
"inputs": "Hi, I recently bought a device from your company but it is not working as advertised and I would like to get reimbursed!",
"parameters": {"candidate_labels": ["refund", "legal", "faq"]}
}'
);