Utilizza questa pagina per comprendere le differenze tra Vertex AI e BigQuery e scoprire come integrare Vertex AI con i tuoi flussi di lavoro BigQuery esistenti. Vertex AI e BigQuery collaborano per soddisfare i tuoi casi d'uso di machine learning e MLOps.
Per scoprire di più sulle differenze di addestramento dei modelli tra Vertex AI e BigQuery, consulta Scegliere un metodo di addestramento.
Differenze tra Vertex AI e BigQuery
Questa sezione riguarda i servizi Vertex AI, BigQuery e <x0A>BigQuery ML.
Vertex AI: una piattaforma AI/ML end-to-end
Vertex AI è una piattaforma di AI/ML per lo sviluppo e la governance dei modelli. I casi d'uso comuni includono:
- Attività di machine learning, come previsioni, raccomandazioni e rilevamento di anomalie
Attività di AI generativa, ad esempio:
- Generazione, classificazione, riepilogo ed estrazione del testo
- Generazione e completamento del codice
- Generazione di immagini
- Generazione di embedding
Puoi utilizzare BigQuery per preparare i dati di addestramento per i modelli Vertex AI, che puoi rendere disponibili come funzionalità in Vertex AI Feature Store.
Puoi addestrare i modelli in Vertex AI in tre modi:
- AutoML: addestra modelli su set di dati di immagini, tabulari e video senza scrivere codice.
- Addestramento personalizzato: esegui un codice di addestramento personalizzato in base al tuo caso d'uso specifico.
- Ray su Vertex AI: utilizza Ray per scalare le applicazioni AI e Python come il machine learning.
Puoi anche importare un modello addestrato su un'altra piattaforma come BigQuery ML o XGBoost.
Puoi registrare i modelli con addestramento personalizzato nel Model Registry. Puoi anche importare modelli addestrati al di fuori di Vertex AI e registrarli in Model Registry. Non devi registrare i modelli AutoML, che vengono registrati automaticamente al momento della creazione.
Dal registro, puoi gestire le versioni del modello, eseguire il deployment negli endpoint per le previsioni online, eseguire valutazioni del modello, monitorare i deployment con Gemini Enterprise Agent Platform Model Monitoring e utilizzare Vertex Explainable AI.
Lingue disponibili:
- L'SDK Vertex AI supporta Python, Java, Node.js e Go.
BigQuery: un data warehouse aziendale multi-cloud serverless
BigQuery è un data warehouse aziendale completamente gestito che ti aiuta a gestire e analizzare i dati con funzionalità integrate come machine learning, analisi geospaziale e business intelligence. È possibile eseguire query sulle tabelle BigQuery tramite SQL e i data scientist che utilizzano principalmente SQL possono eseguire query di grandi dimensioni con poche righe di codice.
Puoi anche utilizzare BigQuery come datastore a cui fare riferimento quando crei modelli tabulari e personalizzati in Vertex AI. Per scoprire di più sull'utilizzo di BigQuery come datastore, consulta la panoramica dello spazio di archiviazione di BigQuery.
Lingue disponibili:
- SDK per BigQuery. Per saperne di più, consulta le librerie client dell'API BigQuery.
- GoogleSQL
- SQL precedente
Per saperne di più, consulta Dialetti SQL di BigQuery.
BigQuery ML: machine learning direttamente in BigQuery
BigQuery ML ti consente di sviluppare e richiamare modelli in BigQuery. Con BigQuery ML, puoi utilizzare SQL per addestrare modelli di ML direttamente in BigQuery senza dover spostare i dati o preoccuparti dell'infrastruttura di addestramento sottostante. Puoi creare previsioni batch per i modelli BigQuery ML per ottenere insight dai tuoi dati BigQuery.
Puoi anche accedere ai modelli Vertex AI utilizzando BigQuery ML. Puoi creare un modello remoto BigQuery ML su un modello integrato di Vertex AI come Gemini o su un modello personalizzato di Vertex AI. Interagisci con il modello remoto utilizzando SQL in BigQuery, proprio come qualsiasi altro modello BigQuery ML, ma tutto l'addestramento e l'inferenza per il modello remoto vengono elaborati in Vertex AI.
Lingua disponibile:
- GoogleSQL
- Librerie client di BigQuery
Per saperne di più sui vantaggi dell'utilizzo di BigQuery ML, consulta Introduzione all'AI e al ML in BigQuery.
Vantaggi della gestione dei modelli BigQuery ML in Vertex AI
Puoi registrare i tuoi modelli BigQuery ML in Model Registry per gestirli in Vertex AI. La gestione dei modelli BigQuery ML in Vertex AI offre due vantaggi principali:
Erogazione di modelli online: BigQuery ML supporta solo le previsioni in batch per i tuoi modelli. Per ottenere previsioni online, puoi addestrare i tuoi modelli in BigQuery ML ed eseguirne il deployment negli endpoint Vertex AI tramite Model Registry.
Funzionalità MLOps: i modelli sono più utili quando vengono aggiornati tramite l'addestramento continuo. Vertex AI offre strumenti MLOps che automatizzano il monitoraggio e il riaddestramento dei modelli per mantenere l'accuratezza delle previsioni nel tempo. Con le pipeline della piattaforma Gemini Enterprise Agent, puoi utilizzare gli operatori BigQuery per inserire qualsiasi job BigQuery (incluso BigQuery ML) in una pipeline ML. Con Gemini Enterprise Agent Platform Model Monitoring, puoi monitorare le previsioni di BigQuery ML nel tempo.
Per scoprire come registrare i modelli BigQuery ML in Model Registry, consulta Gestire i modelli BigQuery ML con Vertex AI.
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Passaggi successivi
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