Generare dati strutturati utilizzando la funzione AI.GENERATE_TABLE

La funzione AI.GENERATE_TABLE consente di estrarre attributi strutturati da testo non strutturato in colonne di tabelle tipizzate in BigQuery. In questo tutorial, creerai un modello remoto su un modello Gemini ed estrarrai sentiment e parole chiave da un set di dati pubblico di recensioni di film.

Obiettivi

  • Crea un set di dati e una connessione alle risorse Cloud.
  • Concedi le autorizzazioni al account di servizio della connessione.
  • Crea un modello remoto BigQuery ML.
  • Genera dati strutturati da testo non strutturato utilizzando la funzione AI.GENERATE_TABLE.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

  • BigQuery: You incur costs for the data that you process in BigQuery.
  • Gemini Enterprise Agent Platform: You incur costs for calls to the Agent Platform model.

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi.

I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero avere diritto a una prova senza costi.

Per saperne di più, consulta la pagina relativa ai prezzi di BigQuery e ai prezzi di Agent Platform.

Prima di iniziare

Console

  1. Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google 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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Agent Platform API APIs, if any are not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google 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 role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

    Go to project selector

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Agent Platform API APIs, if any are not already enabled.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the APIs

    8.

  8. Assicurati di disporre dei seguenti ruoli nel progetto: Amministratore BigQuery, Amministratore IAM progetto

    Controlla i ruoli

    1. Nella console Google Cloud vai alla pagina IAM.

      Vai a IAM
    2. Seleziona il progetto.

    3. Nella colonna Entità, individua tutte le righe che identificano te o un gruppo di cui fai parte. Per scoprire in quali gruppi sei incluso, contatta l'amministratore.

    4. Per tutte le righe che ti specificano o ti includono, controlla la colonna Ruolo per verificare se l'elenco dei ruoli include i ruoli richiesti.

    Concedi i ruoli

    1. Nella console Google Cloud vai alla pagina IAM.

      Vai a IAM
    2. Seleziona il progetto.
    3. Fai clic su Concedi l'accesso.

    4. Nel campo Nuove entità, inserisci il tuo identificatore dell'utente. In genere si tratta dell'indirizzo email di un Account Google.

    5. Fai clic su Seleziona un ruolo, quindi cerca il ruolo.
    6. Per concedere altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni ruolo successivo.
    7. Fai clic su Salva.

gcloud

  1. Accedi al tuo account Google Cloud . Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti senza costi per l'esecuzione, il test e il deployment dei workload.

  2. Installa Google Cloud CLI.

  3. Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

  4. Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init

  5. Crea o seleziona un progetto Google Cloud .

    Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

    • Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per cui ti è stato concesso un ruolo.
    • Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.

    • Crea un progetto Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.

    • Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .

  6. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud .

  7. Abilita le API BigQuery, BigQuery Connection e Agent Platform, se non sono già abilitate:

    Ruoli richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli. 

    gcloud services enable bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com aiplatform.googleapis.com

  8. Installa Google Cloud CLI.

  9. Se utilizzi un provider di identità (IdP) esterno, devi prima accedere a gcloud CLI con la tua identità federata.

  10. Per inizializzare gcloud CLI, esegui questo comando: 

    gcloud init

  11. Crea o seleziona un progetto Google Cloud .

    Ruoli richiesti per selezionare o creare un progetto

    • Seleziona un progetto: la selezione di un progetto non richiede un ruolo IAM specifico. Puoi selezionare qualsiasi progetto per cui ti è stato concesso un ruolo.
    • Crea un progetto: per creare un progetto, devi disporre del ruolo Autore progetto (roles/resourcemanager.projectCreator), che contiene l'autorizzazione resourcemanager.projects.create. Scopri come concedere i ruoli.

    • Crea un progetto Google Cloud :

      gcloud projects create PROJECT_ID

      Sostituisci PROJECT_ID con un nome per il progetto Google Cloud che stai creando.

    • Seleziona il progetto Google Cloud che hai creato:

      gcloud config set project PROJECT_ID

      Sostituisci PROJECT_ID con il nome del progetto Google Cloud .

  12. Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud .

  13. Abilita le API BigQuery, BigQuery Connection e Agent Platform, se non sono già abilitate:

    Ruoli richiesti per abilitare le API

    Per abilitare le API, devi disporre dell'autorizzazione serviceusage.services.enable. Se hai creato il progetto, probabilmente disponi già di questa autorizzazione tramite il ruolo Proprietario (roles/owner). In caso contrario, puoi ottenere questa autorizzazione tramite il ruolo Amministratore Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Scopri come concedere i ruoli. 

    gcloud services enable bigquery.googleapis.com bigqueryconnection.googleapis.com aiplatform.googleapis.com
    14.

  14. Concedi i ruoli al tuo account utente. Esegui il seguente comando una volta per ciascuno dei seguenti ruoli IAM: roles/bigquery.admin, roles/resourcemanager.projectIamAdmin 

    gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="user:USER_IDENTIFIER" --role=ROLE

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
    • USER_IDENTIFIER: l'identificatore del tuo account utente. Ad esempio: myemail@example.com.
    • ROLE: il ruolo IAM che concedi al tuo account utente.

Crea un set di dati

Per creare un set di dati BigQuery, seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

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

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Explorer:

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

    Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro sinistro per aprirlo.

  3. In Explorer, espandi il progetto e fai clic su Set di dati.

  4. Nella pagina Set di dati, fai clic su Crea set di dati.

  5. Nel riquadro Crea set di dati, segui questi passaggi:

    • In ID set di dati, inserisci bqml_tutorial.

    • Per Località dei dati, seleziona USA.

    Lascia invariate le altre impostazioni predefinite.

  6. Fai clic su Crea set di dati.

bq

Per creare un nuovo set di dati, utilizza il comando bq mk --dataset.

  1. Crea un set di dati denominato bqml_tutorial con la località dei dati impostata su US:

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

  2. Verifica che il set di dati sia stato creato:

    bq ls

API

Chiama il metodo datasets.insert con una risorsa del set di dati definita:

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

Crea una connessione

Crea una connessione alle risorse Cloud nella multi-regione US, dove hai creato il set di dati. Poi recupera il account di servizio della connessione.

Seleziona una delle seguenti opzioni:

Console

  1. Vai alla pagina BigQuery.

    Vai a BigQuery

  2. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Explorer:

    Pulsante evidenziato per il riquadro Spazio di esplorazione.

    Se non vedi il riquadro a sinistra, fai clic su Espandi riquadro sinistro per aprirlo.

  3. Nel riquadro Explorer, espandi il nome del progetto, quindi fai clic su Connessioni.

  4. Nella pagina Connessioni, fai clic su Crea connessione.

  5. In Tipo di connessione, scegli Modelli remoti di Vertex AI, funzioni remote, BigLake e Spanner (risorsa Cloud).

  6. Nel campo ID connessione, inserisci un nome per la connessione.

  7. In Tipo di località, seleziona una località per la connessione. La connessione deve essere collocata insieme alle altre risorse, ad esempio i set di dati.

  8. Fai clic su Crea connessione.

  9. Fai clic su Vai alla connessione.

  10. Nel riquadro Informazioni sulla connessione, copia l'ID account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo.

SQL

Utilizza l'istruzione CREATE CONNECTION:

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

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, inserisci la seguente istruzione:

    CREATE CONNECTION [IF NOT EXISTS] `CONNECTION_NAME`
OPTIONS (
  connection_type = "CLOUD_RESOURCE",
  friendly_name = "FRIENDLY_NAME",
  description = "DESCRIPTION"
  );

    Sostituisci quanto segue:

    • CONNECTION_NAME: il nome della connessione nel formato PROJECT_ID.LOCATION.CONNECTION_ID, LOCATION.CONNECTION_ID o CONNECTION_ID. Se il progetto o la località vengono omessi, vengono dedotti dal progetto e dalla località in cui viene eseguita l'istruzione.
    • FRIENDLY_NAME (facoltativo): un nome descrittivo per la connessione.
    • DESCRIPTION (facoltativo): una descrizione della connessione.

  3. Fai clic su Esegui.

Per saperne di più su come eseguire le query, consulta Esegui una query interattiva.

bq

  1. In un ambiente a riga di comando, crea una connessione:

    bq mk --connection --location=REGION --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE CONNECTION_ID

    Il parametro --project_id sostituisce il progetto predefinito.

    Sostituisci quanto segue:

    • REGION: la tua regione di connessione
    • PROJECT_ID: il tuo ID progetto Google Cloud
    • CONNECTION_ID: un ID per la tua connessione

    Quando crei una risorsa di connessione, BigQuery crea un account di servizio di sistema univoco e lo associa alla connessione.

    Risoluzione dei problemi: se ricevi il seguente errore di connessione, aggiorna Google Cloud SDK:

    Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...

  2. Recupera e copia l'ID del account di servizio da utilizzare in un passaggio successivo:

    bq show --connection PROJECT_ID.REGION.CONNECTION_ID

    L'output è simile al seguente:

    name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID     {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Python nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Python.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client. 

import google.api_core.exceptions
from google.cloud import bigquery_connection_v1

client = bigquery_connection_v1.ConnectionServiceClient()


def create_connection(
    project_id: str,
    location: str,
    connection_id: str,
):
    """Creates a BigQuery connection to a Cloud Resource.

    Cloud Resource connection creates a service account which can then be
    granted access to other Google Cloud resources for federated queries.

    Args:
        project_id: The Google Cloud project ID.
        location: The location of the connection (for example, "us-central1").
        connection_id: The ID of the connection to create.
    """

    parent = client.common_location_path(project_id, location)

    connection = bigquery_connection_v1.Connection(
        friendly_name="Example Connection",
        description="A sample connection for a Cloud Resource.",
        cloud_resource=bigquery_connection_v1.CloudResourceProperties(),
    )

    try:
        created_connection = client.create_connection(
            parent=parent, connection_id=connection_id, connection=connection
        )
        print(f"Successfully created connection: {created_connection.name}")
        print(f"Friendly name: {created_connection.friendly_name}")
        print(
            f"Service Account: {created_connection.cloud_resource.service_account_id}"
        )

    except google.api_core.exceptions.AlreadyExists:
        print(f"Connection with ID '{connection_id}' already exists.")
        print("Please use a different connection ID.")
    except Exception as e:
        print(f"An unexpected error occurred while creating the connection: {e}")

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI per l'utilizzo delle librerie client. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client. 

const {ConnectionServiceClient} =
  require('@google-cloud/bigquery-connection').v1;
const {status} = require('@grpc/grpc-js');

const client = new ConnectionServiceClient();

/**
 * Creates a new BigQuery connection to a Cloud Resource.
 *
 * A Cloud Resource connection creates a service account that can be granted access
 * to other Google Cloud resources.
 *
 * @param {string} projectId The Google Cloud project ID. for example, 'example-project-id'
 * @param {string} location The location of the project to create the connection in. for example, 'us-central1'
 * @param {string} connectionId The ID of the connection to create. for example, 'example-connection-id'
 */
async function createConnection(projectId, location, connectionId) {
  const parent = client.locationPath(projectId, location);

  const connection = {
    friendlyName: 'Example Connection',
    description: 'A sample connection for a Cloud Resource',
    // The service account for this cloudResource will be created by the API.
    // Its ID will be available in the response.
    cloudResource: {},
  };

  const request = {
    parent,
    connectionId,
    connection,
  };

  try {
    const [response] = await client.createConnection(request);

    console.log(`Successfully created connection: ${response.name}`);
    console.log(`Friendly name: ${response.friendlyName}`);

    console.log(`Service Account: ${response.cloudResource.serviceAccountId}`);
  } catch (err) {
    if (err.code === status.ALREADY_EXISTS) {
      console.log(`Connection '${connectionId}' already exists.`);
    } else {
      console.error(`Error creating connection: ${err.message}`);
    }
  }
}

Terraform

Utilizza la risorsa google_bigquery_connection.

Per eseguire l'autenticazione in BigQuery, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per saperne di più, vedi Configura l'autenticazione per le librerie client.

L'esempio seguente crea una connessione alle risorse Cloud denominata my_cloud_resource_connection nella regione US:


# This queries the provider for project information.
data "google_project" "default" {}

# This creates a cloud resource connection in the US region named my_cloud_resource_connection.
# Note: The cloud resource nested object has only one output field - serviceAccountId.
resource "google_bigquery_connection" "default" {
  connection_id = "my_cloud_resource_connection"
  project       = data.google_project.default.project_id
  location      = "US"
  cloud_resource {}
}

Per applicare la configurazione Terraform in un progetto Google Cloud , completa i passaggi descritti nelle sezioni seguenti.

Prepara Cloud Shell

  1. Avvia Cloud Shell.

  2. Imposta il progetto Google Cloud predefinito in cui vuoi applicare le configurazioni Terraform.

    Devi eseguire questo comando una sola volta per progetto e puoi eseguirlo in qualsiasi directory.

    export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID

    Le variabili di ambiente vengono sostituite se imposti valori espliciti nel file di configurazione Terraform.

Prepara la directory

Ogni file di configurazione Terraform deve avere la propria directory (chiamata anche modulo principale).

  1. In Cloud Shell, crea una directory e un nuovo file al suo interno. Il nome file deve avere l'estensione .tf, ad esempio main.tf. In questo tutorial, il file è denominato main.tf. 
    mkdir DIRECTORY && cd DIRECTORY && touch main.tf

  2. Se stai seguendo un tutorial, puoi copiare il codice campione in ogni sezione o passaggio.

    Copia il codice campione nel file main.tf appena creato.

    Facoltativamente, copia il codice da GitHub. Questa opzione è consigliata quando lo snippet Terraform fa parte di una soluzione end-to-end.

  3. Esamina e modifica i parametri di esempio da applicare al tuo ambiente.
  4. Salva le modifiche.
  5. Inizializza Terraform. Devi eseguire questa operazione una sola volta per directory. 
    terraform init

    Facoltativamente, per utilizzare l'ultima versione del provider Google, includi l'opzione -upgrade: 

    terraform init -upgrade

Applica le modifiche

  1. Esamina la configurazione e verifica che le risorse che Terraform creerà o aggiornerà corrispondano alle tue aspettative: 
    terraform plan

    Apporta le correzioni necessarie alla configurazione.

  2. Applica la configurazione Terraform eseguendo il comando seguente e inserendo yes al prompt: 
    terraform apply

    Attendi che Terraform visualizzi il messaggio "Apply complete!".

  3. Apri il tuo progetto Google Cloud per visualizzare i risultati. Nella console Google Cloud , vai alle risorse nell'interfaccia utente per assicurarti che Terraform le abbia create o aggiornate.

Concedi le autorizzazioni al account di servizio della connessione

Concedi al account di servizio della connessione il ruolo Utente piattaforma agente (roles/aiplatform.user). Devi concedere questo ruolo nello stesso progetto che hai creato o selezionato nella sezione Prima di iniziare. La concessione del ruolo in un progetto diverso genera l'errore bqcx-1234567890-xxxx@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com does not have the permission to access resource.

Per concedere il ruolo, segui questi passaggi:

  1. Vai alla pagina IAM e amministrazione.

    Vai a IAM e amministrazione

  2. Fai clic su Concedi l'accesso.

  3. Nel campo Nuove entità, inserisci l'ID del account di servizio che hai copiato in precedenza.

  4. Nel campo Seleziona un ruolo, cerca il ruolo Agent Platform User.

  5. Fai clic su Salva.

Crea il modello remoto

Utilizza l'istruzione CREATE MODEL per creare un modello remoto che rappresenta un modello Agent Platform ospitato:

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

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione:

    CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`
  REMOTE WITH CONNECTION `LOCATION.CONNECTION_ID`
  OPTIONS (ENDPOINT = 'gemini-3.5-flash-lite');

    Sostituisci quanto segue:

    • LOCATION: la località della connessione
    • CONNECTION_ID: l'ID della tua connessione BigQuery

      Quando visualizzi i dettagli della connessione nella console Google Cloud , questo è il valore nell'ultima sezione dell'ID connessione completo mostrato in ID connessione, ad esempio projects/myproject/locations/connection_location/connections/myconnection

    Il completamento della query richiede alcuni secondi, dopodiché il modello gemini_model viene visualizzato nel set di dati bqml_tutorial. Non sono presenti risultati della query.

Genera dati strutturati

Estrai sentiment e parole chiave strutturati dalle recensioni dei film utilizzando la funzione AI.GENERATE_TABLE e il modello remoto:

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

    Vai a BigQuery

  2. Nell'editor di query, esegui la seguente istruzione per estrarre il sentiment e le parole chiave da cinque recensioni di film:

    SELECT
  movie_id,
  sentiment,
  keywords
FROM
  AI.GENERATE_TABLE(
    MODEL `bqml_tutorial.gemini_model`,
    (
      SELECT
        CONCAT(
          """Analyze the following movie review. Extract a sentiment
          (positive or negative) and up to 3 keywords: """,
          review) AS prompt,
        movie_id
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 5
    ),
    STRUCT(
      "sentiment STRING, keywords ARRAY<STRING>" AS output_schema));

    L'output è simile al seguente:

    +-----------+-----------+----------------------------------------------+
| movie_id  | sentiment | keywords                                     |
+-----------+-----------+----------------------------------------------+
| tt0369053 | positive  | ["cinematography", "performances", "comedy"] |
| tt0328400 | negative  | ["disregarded", "disappointing", "poorly"]   |
| ...       | ...       | ...                                          |
+-----------+-----------+----------------------------------------------+

Esegui la pulizia

Per evitare che al tuo Account Google Cloud vengano addebitati costi relativi alle risorse utilizzate in questo tutorial, elimina il progetto che contiene le risorse oppure mantieni il progetto ed elimina le singole risorse.

Elimina il progetto

    Elimina un progetto Google Cloud :

    gcloud projects delete PROJECT_ID

Elimina singole risorse

Se vuoi riutilizzare il progetto, elimina le risorse che hai creato per il tutorial:

Console

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

    Vai a BigQuery

  2. Elimina il set di dati bqml_tutorial. Se elimini il set di dati, viene eliminato anche il modello remoto.

    1. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e fai clic su Set di dati.

    2. Nell'elenco Set di dati, fai clic sul set di dati bqml_tutorial.

    3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Elimina.

    4. Nella finestra di dialogo Elimina set di dati, fai clic su Elimina.

  3. Elimina la connessione.

    1. Nel riquadro Explorer, espandi il progetto e fai clic su Connessioni.

    2. Nell'elenco Connessioni, fai clic sulla connessione che hai creato.

    3. Nel riquadro dei dettagli, fai clic su Elimina.

    4. Nella finestra di dialogo Elimina connessione, inserisci delete per confermare l'eliminazione.

    5. Fai clic su Elimina.

gcloud

  1. Elimina il set di dati bqml_tutorial e il modello remoto:

    bq rm --dataset --recursive bqml_tutorial

  2. Elimina la connessione:

    bq rm --connection <var>PROJECT_ID</var>.<var>LOCATION</var>.<var>CONNECTION_ID</var>

    Sostituisci quanto segue:

    • <var>PROJECT_ID</var>: il tuo ID progetto Google Cloud
    • <var>LOCATION</var>: la località della connessione
    • <var>CONNECTION_ID</var>: l'ID connessione

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