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Text mit einem offenen Gemma-Modell und der Funktion AI.GENERATE_TEXT generieren

In dieser Anleitung erfahren Sie, wie Sie ein Remote-Modell erstellen, das auf dem Gemma-Modell basiert. Außerdem wird beschrieben, wie Sie dieses Modell mit der AI.GENERATE_TEXT-Funktion verwenden, um Keywords zu extrahieren und eine Sentimentanalyse für Filmrezensionen aus der öffentlichen Tabelle bigquery-public-data.imdb.reviews durchzuführen.

Erforderliche Berechtigungen

Zum Ausführen dieses Tutorials benötigen Sie die folgenden IAM-Rollen (Identity and Access Management):

BigQuery-Datasets, ‑Verbindungen und ‑Modelle erstellen und verwenden: BigQuery-Administrator (roles/bigquery.admin).
Gewähren Sie dem Dienstkonto der Verbindung Berechtigungen: „Projekt-IAM-Administrator“ (roles/resourcemanager.projectIamAdmin).
Modelle in der Gemini Enterprise Agent Platform bereitstellen und die Bereitstellung aufheben: Agent Platform-Administrator (roles/aiplatform.admin).

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Ausführen der Aufgaben in diesem Dokument erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Dataset erstellen: bigquery.datasets.create
Verbindung erstellen, delegieren und verwenden: bigquery.connections.*
Standardverbindung festlegen: bigquery.config.*
Dienstkontoberechtigungen festlegen: resourcemanager.projects.getIamPolicy und resourcemanager.projects.setIamPolicy
Agent Platform-Modell bereitstellen und die Bereitstellung aufheben:
- aiplatform.endpoints.deploy
- aiplatform.endpoints.undeploy
Modell erstellen und Inferenz ausführen:
- bigquery.jobs.create
- bigquery.models.create
- bigquery.models.getData
- bigquery.models.updateData
- bigquery.models.updateMetadata

Sie können diese Berechtigungen auch mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erhalten.

Kosten

In diesem Dokument verwenden Sie die folgenden kostenpflichtigen Komponenten von Google Cloud:

BigQuery ML: 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 that's represented by the remote model.

Mit dem Preisrechner können Sie eine Kostenschätzung für Ihre voraussichtliche Nutzung vornehmen.

Neuen Nutzern von Google Cloud steht möglicherweise eine kostenlose Testversion zur Verfügung.

Weitere Informationen zu den Preisen von BigQuery finden Sie unter BigQuery: Preise in der BigQuery-Dokumentation.

Für Modelle, die Sie in der Agent Platform bereitstellen, wird pro Maschinenstunde abgerechnet. Das bedeutet, dass die Abrechnung beginnt, sobald der Endpunkt vollständig eingerichtet ist, und fortgesetzt wird, bis Sie die Bereitstellung aufheben. Weitere Informationen zu den Preisen für die Agent Platform finden Sie auf der Seite Preise für die Agent Platform.

Hinweis

Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite für die Projektauswahl ein Google Cloud -Projekt aus oder erstellen Sie eines.
Rollen, die zum Auswählen oder Erstellen eines Projekts erforderlich sind
- Projekt auswählen: Für die Auswahl eines Projekts ist keine bestimmte IAM-Rolle erforderlich. Sie können jedes Projekt auswählen, für das Ihnen eine Rolle zugewiesen wurde.
- Projekt erstellen: Zum Erstellen eines Projekts benötigen Sie die Rolle „Projektersteller“ (roles/resourcemanager.projectCreator), die die Berechtigung resourcemanager.projects.create enthält. Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen
Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

Zur Projektauswahl
Prüfen Sie, ob die Abrechnung für Ihr Google Cloud Projekt aktiviert ist.
Aktivieren Sie die APIs für BigQuery, BigQuery Connection und die Agent Platform.
Rollen, die zum Aktivieren von APIs erforderlich sind
Zum Aktivieren von APIs benötigen Sie die Berechtigung serviceusage.services.enable. Wenn Sie das Projekt erstellt haben, haben Sie diese Berechtigung wahrscheinlich bereits über die Rolle „Inhaber“ (roles/owner). Andernfalls können Sie diese Berechtigung über die Rolle „Service Usage-Administrator“ (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin) erhalten. Informationen zum Zuweisen von Rollen
APIs aktivieren

Dataset erstellen

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

Console

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

Zur Seite "BigQuery"
Klicken Sie im Bereich Explorer auf den Namen Ihres Projekts.
Klicken Sie auf Aktionen ansehen > Dataset erstellen.
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 Multiregional und dann 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 --dataset.

Erstellen Sie ein Dataset mit dem Namen bqml_tutorial und legen Sie den Datenspeicherort auf US fest.

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

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"
  }
}

Remote-Modell erstellen

Erstellen Sie ein Remote-Modell, das ein gehostetes Agent Platform-Modell darstellt:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen
Führen Sie im Abfrageeditor folgende Abfrage aus:

CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`
  REMOTE WITH CONNECTION DEFAULT
  OPTIONS (
    MODEL_GARDEN_MODEL_NAME = 'publishers/google/models/gemma3@gemma-3-270m-it',
    MACHINE_TYPE = 'g2-standard-12'
  );

Die Abfrage dauert bis zu 20 Minuten. Anschließend wird das Modell gemma_model im bqml_tutorial-Dataset des Bereichs Explorer angezeigt. Da die Abfrage eine CREATE MODEL-Anweisung zum Erstellen eines Modells verwendet, gibt es keine Abfrageergebnisse.

Keyword-Extraktion ausführen

Führen Sie mithilfe des Remote-Modells und der AI.GENERATE_TEXT-Funktion die Keyword-Extraktion für IMDB-Filmrezensionen durch:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen

Geben Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung ein, um eine Schlüsselwortextraktion für 10 Filmrezensionen durchzuführen:

SELECT
  *
FROM
  AI.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
    (
      SELECT
        'Extract the key words from the movie review below: ' || review
          AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      100 AS max_output_tokens));

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| result                                       | status                  | prompt                      | ... |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
| movie review: * **Romance:**                 |                         | the movie review below:     |     |
| "romantic tryst," "elope" * **Comedy:**      |                         | Linda Arvidson (as Jennie)  |     |
| "Contrived Comedy" * **Burglary:**           |                         | and Harry Solter (as Frank) |     |
| "burglar," "rob," "booty" * **Chase:**       |                         | are enjoying a romantic     |     |
| "chases," "escape" * **Director:** "D.W.     |                         | tryst, when in walks her... |     |
| Griffith" * **Actors:** "Linda Arvidson,"... |                         |                             |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| Here are some key words from the             |                         | Extract the key words from  |     |
| movie review: * **Elderbush Gilch:** The     |                         | the movie review below:     |     |
| name of the movie being reviewed. *          |                         | This is the second addition |     |
| **Disappointment:** The reviewer's           |                         | to Frank Baum's personally  |     |
| overall feeling about the film. *            |                         | produced trilogy of Oz      |     |
| **Dim-witted:** Describes the story          |                         | films. It's essentially ... |     |
| line negatively. * **Moronic, sadistic,...   |                         |                             |     |
+----------------------------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+

Die Ergebnisse enthalten die folgenden Spalten:

result: generierter Text.
status: API-Antwortstatus für die entsprechende Zeile. Wenn der Vorgang erfolgreich war, ist dieser Wert leer.
prompt: Eingabeaufforderung für die Sentimentanalyse.
Alle Spalten aus der bigquery-public-data.imdb.reviews-Tabelle.

Kurzanleitung: Eine Sentimentanalyse durchführen

Mit dem Remote-Modell und der AI.GENERATE_TEXT-Funktion können Sie eine Sentimentanalyse für IMDB-Filmrezensionen durchführen:

Rufen Sie in der Google Cloud Console die Seite BigQuery auf.

BigQuery aufrufen

Führen Sie im Abfrageeditor die folgende Anweisung aus, um eine Stimmungsanalyse für 10 Filmrezensionen durchzuführen:

SELECT
  *
FROM
  AI.GENERATE_TEXT(
    MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`,
    (
      SELECT
        'Analyze the sentiment of the following movie review and classify it as either POSITIVE or NEGATIVE. \nMovie Review: '
          || review AS prompt,
        *
      FROM
        `bigquery-public-data.imdb.reviews`
      LIMIT 10
    ),
    STRUCT(
      0.2 AS temperature,
      128 AS max_output_tokens));

Die Ausgabe sieht in etwa so aus. Nicht generierte Spalten wurden zur besseren Übersichtlichkeit weggelassen:

+-----------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| result                      | status                  | prompt                      | ... |
+-----------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| **NEGATIVE**                |                         | Analyze the sentiment of    |     |
|                             |                         | movie review and classify   |     |
|                             |                         | it as either POSITIVE or    |     |
|                             |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
|                             |                         | Although Charlie Chaplin    |     |
|                             |                         | made some great short       |     |
|                             |                         | comedies in the late...     |     |
+-----------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+
| **NEGATIVE**                |                         | Analyze the sentiment of    |     |
|                             |                         | movie review and classify   |     |
|                             |                         | it as either POSITIVE or    |     |
|                             |                         | NEGATIVE. Movie Review:     |     |
|                             |                         | Opulent sets and sumptuous  |     |
|                             |                         | costumes well photographed  |     |
|                             |                         | by Theodor Sparkuhl, and... |     |
+-----------------------------+-------------------------+-----------------------------+-----+

Die Ergebnisse enthalten die Spalten, die auch unter Keyword-Extraktion ausführen dokumentiert sind.

Bereitstellung des Modells aufheben

Wenn Sie Ihr Projekt nicht wie empfohlen löschen, müssen Sie das Gemma-Modell in der Agent Platform bereitstellung aufheben, um weitere Abrechnungen dafür zu vermeiden. BigQuery hebt die Bereitstellung des Modells nach einem bestimmten Zeitraum der Inaktivität (standardmäßig 6,5 Stunden) automatisch auf. Alternativ können Sie die Bereitstellung des Modells sofort aufheben, indem Sie die ALTER MODEL-Anweisung verwenden, wie im folgenden Beispiel gezeigt:

ALTER MODEL `bqml_tutorial.gemma_model`
SET OPTIONS (deploy_model = false);

Weitere Informationen finden Sie unter Automatisches oder sofortiges Entfernen der Bereitstellung von Open-Modellen.

Bereinigen

Achtung: Das Löschen von Projekten hat folgende Auswirkungen:

Alle Inhalte des Projekts werden gelöscht. Wenn Sie für die Aufgaben in diesem Dokument ein bereits bestehendes Projekt verwendet haben und dieses löschen, werden auch alle anderen im Rahmen des Projekts erstellten Daten gelöscht.
Benutzerdefinierte Projekt-IDs gehen verloren. Beim Erstellen dieses Projekts haben Sie möglicherweise eine benutzerdefinierte Projekt-ID erstellt, die Sie weiterhin verwenden möchten. Damit die URLs, die die Projekt-ID nutzen, zum Beispiel eine appspot.com-URL, erhalten bleiben, sollten Sie ausgewählte Ressourcen innerhalb des Projekts löschen, anstatt das gesamte Projekt.

Wenn Sie mehrere Architekturen, Anleitungen und Kurzanleitungen durcharbeiten möchten, können Sie die Überschreitung von Projektkontingenten verhindern, indem Sie Projekte wiederverwenden.

Wechseln Sie in der Google Cloud -Console zur Seite Ressourcen verwalten.
Zur Seite „Ressourcen verwalten“
Wählen Sie in der Projektliste das Projekt aus, das Sie löschen möchten, und klicken Sie dann auf Löschen.
Geben Sie im Dialogfeld die Projekt-ID ein und klicken Sie auf Shut down (Beenden), um das Projekt zu löschen.