שילוב של Cloud SQL עם Vertex AI

‫MySQL   |  PostgreSQL   |  SQL Server

בדף הזה מוסבר איך לשלב את Cloud SQL עם Vertex AI.

השילוב הזה מאפשר להחיל מודלים גדולים של שפה (LLM), שמתארחים ב-Vertex AI, על מסד נתונים של Cloud SQL ל-MySQL, בגרסה 8.0.36 ואילך.

שילוב של Cloud SQL עם Vertex AI מאפשר להחיל על הנתונים את היכולות הסמנטיות והחיזויות של מודלים של למידת מכונה (ML). השילוב הזה מרחיב את תחביר ה-SQL עם שתי פונקציות לשליחת שאילתות למודלים:

• הפעלת חיזויים כדי לקרוא למודל באמצעות SQL בתוך טרנזקציה.

• יצירת הטמעות (embeddings) כדי שמודל הטמעה יתרגם הנחיות טקסט לווקטורים מספריים. אחר כך אפשר להשתמש בהטמעות הווקטוריות האלה כקלט לפונקציות של vector. השיטות האלה כוללות השוואה ומיון של דגימות טקסט לפי המרחק הסמנטי היחסי שלהן.

כתוצאה מכך, תוכלו לבצע תחזיות בזמן אמת ולהפיק תובנות חשובות ישירות במסד הנתונים, לייעל את תהליכי העבודה ולשפר את יכולות קבלת ההחלטות.

מידע נוסף על Vertex AI זמין במאמר מבוא ל-Vertex AI.

לפני שמתחילים

הערה: השם של הפרויקט צריך להיות באורך שבין 4 ל-30 תווים. בזמן שכותבים את השם, בטופס מוצע מזהה פרויקט – אפשר לערוך אותו. מזהה הפרויקט צריך להיות באורך שבין 6 ל-30 תווים. התו הראשון צריך להיות אות קטנה באנגלית. בשאר התווים אפשר להשתמש במקפים, באותיות קטנות או בספרות, אבל התו האחרון לא יכול להיות מקף.

נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

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.

Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

1. מפעילים את ממשקי ה-API הנדרשים. Google Cloud

   המסוף

   1. עוברים אל APIs & Services.
   2. ברשימת הפרויקטים, בוחרים את הפרויקט הרצוי.
   3. אם ספריית ה-API לא פתוחה, בתפריט הניווט בוחרים באפשרות ספרייה.

   4. לוחצים על ממשקי ה-API שרוצים להפעיל. כדי לבצע את התהליך הזה, צריך להפעיל את האפשרויות הבאות:

      • Cloud SQL Admin API
      • Vertex AI API
      • Compute Engine API

      הערה: אם אתם צריכים עזרה במציאת ממשקי ה-API האלה, אתם יכולים להשתמש בשדה החיפוש.

   5. אחרי שבוחרים כל API, לוחצים על הפעלה.

   gcloud

   1. פותחים את Cloud Shell, שנותן גישה למשאבי Google Cloud הפרויקט ישירות מהדפדפן.
   2. כדי להפעיל את ממשקי ה-API הנדרשים, משתמשים בפקודה gcloud services enable:

      gcloud services enable sqladmin.googleapis.com \
        aiplatform.googleapis.com \
        compute.googleapis.com
      

   הפקודה הזו מפעילה את ממשקי ה-API הבאים:
   • Cloud SQL Admin API
   • Vertex AI API
   • Compute Engine API

2. נותנים לחשבון השירות של Cloud SQL הרשאות לניהול זהויות והרשאות גישה (IAM) כדי לגשת אל Vertex AI.

gcloud

הערה: אם אתם יוצרים מופע עם Vertex AI מופעל, צריך ליצור את המופע לפני שמבצעים את השלב הזה.

כדי להוסיף את ההרשאות של Vertex AI לחשבון השירות של Cloud SQL בפרויקט שבו נמצאת מכונת Cloud SQL, משתמשים בפקודה gcloud projects add-iam-policy-binding:

gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
--member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_EMAIL" \
--role="roles/aiplatform.user"

מחליפים את הפרטים הבאים:

• ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט שכולל את נקודת הקצה של Vertex AI. ב-Cloud SQL, המערכת משתמשת בנקודת הקצה הזו כדי לגשת למודל ה-LLM שמארח ב-Vertex AI.

• ‫SERVICE_ACCOUNT_EMAIL: כתובת האימייל של חשבון השירות של Cloud SQL.

  כדי למצוא את כתובת האימייל הזו, משתמשים בפקודה gcloud sql instances describe:

  gcloud sql instances describe INSTANCE_NAME | grep EmailAddress
  

  מחליפים את INSTANCE_NAME בשם של מופע Cloud SQL.

הערה: בדרך כלל השינוי במדיניות מתעדכן תוך 2 דקות. עם זאת, בנסיבות מסוימות, יכול להיות שיחלפו עד 7 דקות עד שהשינויים האלה יתעדכנו במערכת כולה. מידע נוסף זמין במאמר הפצת שינוי גישה.
3. צריך להעניק את ההרשאות הבאות לכל משתמש במסד נתונים של MySQL שצריך לשלוח בקשות ל-Vertex AI:
   • SELECT ON mysql.*
   • EXECUTE ON mysql.*

   כברירת מחדל, לכל משתמש עם תפקיד cloudsqlsuperuser יש את ההרשאות האלה, או שהוא יכול ליצור משתמש ולהעניק לו את ההרשאות הנדרשות. מידע נוסף על התפקיד cloudsqlsuperuser ב-Cloud SQL זמין במאמרים הרשאות משתמש ב-MySQL 8.0 והרשאות משתמש ב-MySQL 8.4.

הפעלה של שילוב מסד נתונים עם Vertex AI

כדי להפעיל שילוב של מסד נתונים עם Vertex AI, פועלים לפי השלבים הבאים:

1. יוצרים או מעדכנים מכונה של Cloud SQL כדי שהמכונה תוכל להשתלב עם Vertex AI.

   gcloud

   יצירת המופע

   כדי ליצור את מכונת Cloud SQL, משתמשים בפקודה gcloud sql instances create.

   gcloud sql instances create INSTANCE_NAME \
   --database-version=DATABASE_VERSION \
   --tier=MACHINE_TYPE \
   --region=REGION_NAME \
   --edition=EDITION_NAME \
   --enable-google-ml-integration

   מחליפים את הפרטים הבאים:

   • ‫INSTANCE_NAME: השם של המכונה
   • ‫DATABASE_VERSION: גרסת מסד הנתונים של המופע
   • ‫MACHINE_TYPE: סוג המכונה של המכונה
   • ‫REGION_NAME: שם האזור של המכונה
   • ‫EDITION_NAME: מהדורת Cloud SQL של המופע

   הערה: מידע נוסף על הפרמטרים האלה זמין במאמר יצירת מופעים.

   עדכון המכונה

   כדי לעדכן את המכונה, משתמשים בפקודה gcloud sql instances patch.

   gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME \
   --enable-google-ml-integration \

   אם העדכון הזה משנה ערך שדורש הפעלה מחדש, תוצג הנחיה להמשיך בשינוי או לבטל אותו.

   הערה: מידע נוסף על עדכון מכונה זמין במאמר עריכת מכונות.

   REST v1

   יצירת המופע

   משתמשים בדוגמה הזו כדי ליצור את המופע. רשימה מלאה של הפרמטרים של הקריאה הזו מופיעה בדף instances:insert. מידע על הגדרות של מופעים, כולל ערכים תקינים לאזור, זמין במאמר בנושא הגדרות של מופעים.

   לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: המזהה או מספר הפרויקט של פרויקט Google Cloud שמכיל את המופע.
   • ‫INSTANCE_NAME: השם של המכונה.
   • ‫REGION_NAME: שם האזור של המכונה.
   • ‫DATABASE_VERSION: מחרוזת enum של גרסת מסד הנתונים.
   • ‫PASSWORD: הסיסמה של המשתמש root.
   • ‫MACHINE_TYPE: מחרוזת enum של סוג המכונה (רמת השירות), למשל db-custom-[CPUS]-[MEMORY_MBS]. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות של מכונות.
   • ‫EDITION_TYPE: מהדורת Cloud SQL, למשל ENTERPRISE.

   הערה: מידע נוסף על הפרמטרים האלה זמין במאמר יצירת מופעים.

   בנוסף, צריך לכלול בבקשה את האובייקט enableGoogleMlIntegration. מגדירים את הפרמטרים הבאים, לפי הצורך:

   • ‫enableGoogleMlIntegration: כשהפרמטר הזה מוגדר ל-true, מופעים של Cloud SQL יכולים להתחבר ל-Vertex AI כדי להעביר בקשות לתחזיות בזמן אמת ולתובנות ל-AI.
   • ‫cloudsql.enable_google_ml_integration: כשהפרמטר הזה מוגדר ל-on, ‏ Cloud SQL יכול להשתלב עם Vertex AI.

   ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

   POST https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances

   תוכן בקשת JSON:

   {
     "name": "INSTANCE_NAME",
     "region": "REGION_NAME",
     "databaseVersion": "DATABASE_VERSION",
     "rootPassword": "PASSWORD",
     "settings": {
       "tier": "MACHINE_TYPE",
       "edition": "EDITION_TYPE",
       "enableGoogleMlIntegration": "true" | "false"
       
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on" | "off"
         }
       
     }
   }
   

   כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

   ‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances"

   ‎PowerShell (Windows)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances" | Select-Object -Expand Content

   אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_ID",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2019-09-25T22:19:33.735Z",
     "operationType": "CREATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_ID",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   עדכון המכונה

   משתמשים בדוגמה הזו כדי לעדכן את המכונה. רשימה מלאה של הפרמטרים של הקריאה הזו מופיעה בדף instances.patch.

   אם העדכון הזה משנה ערך שדורש הפעלה מחדש, תוצג הנחיה להמשיך בשינוי או לבטל אותו.

   לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: המזהה או מספר הפרויקט של פרויקט Google Cloud שמכיל את המופע
   • ‫INSTANCE_NAME: השם של המכונה

   ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

   PATCH https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME

   תוכן בקשת JSON:

   {
     "settings": {
       "enableGoogleMlIntegration": true,
       
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on"
         }
       
      }
   }

   כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

   ‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   curl -X PATCH \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME"

   ‎PowerShell (Windows)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method PATCH `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME" | Select-Object -Expand Content

   אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2020-01-16T02:32:12.281Z",
     "operationType": "UPDATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_NAME",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   הערה: מידע נוסף על עדכון מכונה זמין במאמר עריכת מכונות.

   REST v1beta4

   יצירת המופע

   משתמשים בדוגמה הזו כדי ליצור את המופע. רשימה מלאה של הפרמטרים של הקריאה הזו מופיעה בדף instances:insert. מידע על הגדרות של מופעים, כולל ערכים תקינים לאזור, זמין במאמר בנושא הגדרות של מופעים.

   לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: המזהה או מספר הפרויקט של פרויקט Google Cloud שמכיל את המופע.
   • ‫INSTANCE_NAME: השם של המכונה.
   • ‫REGION_NAME: שם האזור של המכונה.
   • ‫DATABASE_VERSION: מחרוזת enum של גרסת מסד הנתונים.
   • ‫PASSWORD: הסיסמה של המשתמש root.
   • ‫MACHINE_TYPE: מחרוזת enum של סוג המכונה (רמת השירות), למשל db-custom-[CPUS]-[MEMORY_MBS]. מידע נוסף זמין במאמר בנושא רמות של מכונות.
   • ‫EDITION_TYPE: מהדורת Cloud SQL, למשל ENTERPRISE.

   הערה: מידע נוסף על הפרמטרים האלה זמין במאמר יצירת מופעים.

   בנוסף, צריך לכלול בבקשה את האובייקט enableGoogleMlIntegration. מגדירים את הפרמטרים הבאים, לפי הצורך:

   • ‫enableGoogleMlIntegration: כשהפרמטר הזה מוגדר ל-true, מופעים של Cloud SQL יכולים להתחבר ל-Vertex AI כדי להעביר בקשות לתחזיות בזמן אמת ולתובנות ל-AI.
   • ‫cloudsql.enable_google_ml_integration: כשהפרמטר הזה מוגדר ל-on, ‏ Cloud SQL יכול להשתלב עם Vertex AI.

   ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

   POST https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances

   תוכן בקשת JSON:

   {
     "name": "INSTANCE_NAME",
     "region": "REGION_NAME",
     "databaseVersion": "DATABASE_VERSION",
     "rootPassword": "PASSWORD",
     "settings": {
       "tier": "MACHINE_TYPE",
       "edition": "EDITION_TYPE",
       "enableGoogleMlIntegration": "true" | "false"
       
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on" | "off"
         }
       
     }
   }
   

   כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

   ‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   curl -X POST \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances"

   ‎PowerShell (Windows)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method POST `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances" | Select-Object -Expand Content

   אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_ID",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2019-09-25T22:19:33.735Z",
     "operationType": "CREATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_ID",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   עדכון המכונה

   משתמשים בדוגמה הזו כדי לעדכן את המכונה. רשימה מלאה של הפרמטרים של הקריאה הזו מופיעה בדף instances.patch.

   אם העדכון הזה משנה ערך שדורש הפעלה מחדש, תוצג הנחיה להמשיך בשינוי או לבטל אותו.

   לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:

   • ‫PROJECT_ID: המזהה או מספר הפרויקט של פרויקט Google Cloud שמכיל את המופע
   • ‫INSTANCE_NAME: השם של המכונה

   ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:

   PATCH https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME

   תוכן בקשת JSON:

   {
     "settings": {
       "enableGoogleMlIntegration": true,
       
       "databaseFlags":
         {
           "name": "cloudsql.enable_google_ml_integration",
           "value": "on"
         }
       
      }
   }

   כדי לשלוח את הבקשה צריך להרחיב אחת מהאפשרויות הבאות:

   ‫Curl (Linux,‏ macOS או Cloud Shell)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login, או באמצעות Cloud Shell שמחבר אתכם אוטומטית ל-CLI של gcloud. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   curl -X PATCH \
        -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
        -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
        -d @request.json \
        "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME"

   ‎PowerShell (Windows)

   הערה: הפקודה הבאה מבוססת על ההנחה שנכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות חשבון המשתמש שלכם, על ידי הרצת gcloud init או gcloud auth login. כדי לבדוק איזה חשבון פעיל, אפשר להריץ את הפקודה gcloud auth list.

   שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:

   $cred = gcloud auth print-access-token
   $headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
   
   Invoke-WebRequest `
       -Method PATCH `
       -Headers $headers `
       -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
       -InFile request.json `
       -Uri "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME" | Select-Object -Expand Content

   אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:

   {
     "kind": "sql#operation",
     "targetLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/instances/INSTANCE_NAME",
     "status": "PENDING",
     "user": "[e-mail]",
     "insertTime": "2020-01-16T02:32:12.281Z",
     "operationType": "UPDATE",
     "name": "OPERATION_ID",
     "targetId": "INSTANCE_NAME",
     "selfLink": "https://sqladmin.googleapis.com/v1beta4/projects/PROJECT_ID/operations/OPERATION_ID",
     "targetProject": "PROJECT_ID"
   }
   

   הערה: מידע נוסף על עדכון מכונה זמין במאמר עריכת מכונות.

פתרון בעיות

בקטע הזה מפורט מידע על בעיות שקשורות לשילוב של Cloud SQL עם Vertex AI, וגם שלבים לפתרון הבעיות.

שגיאה	פתרון בעיות
הודעת שגיאה: Google ML integration API is supported only on MySQL version 8.0.36 or above.	כדי להפעיל את השילוב של Vertex AI ב-Cloud SQL, צריך מסד נתונים של Cloud SQL ל-MySQL בגרסה 8.0.36 ואילך. כדי לשדרג את מסד הנתונים לגרסה הזו, אפשר לעיין במאמר בנושא שדרוג גרסה משנית של מסד הנתונים.
הודעת שגיאה: Google ML Integration API is not supported on shared core instance. Please upsize your machine type.	אם בחרתם ליבה משותפת לסוג המכונה של המופע, לא תוכלו להפעיל את השילוב של Vertex AI ב-Cloud SQL. שדרוג סוג המכונה לליבה ייעודית. מידע נוסף זמין במאמר בנושא סוגי מכונות.
הודעת שגיאה: Google ML Integration is unsupported for this maintenance version. Please follow https://cloud.google.com/sql/docs/mysql/self-service-maintenance to update the maintenance version of the instance.	כדי להפעיל את השילוב של Vertex AI ב-Cloud SQL, גרסת התחזוקה של המכונה צריכה להיות R20240130 ומעלה. כדי לשדרג את המופע לגרסה הזו, אפשר לעיין במאמר בנושא תחזוקה בשירות עצמי.
הודעת שגיאה: Cannot invoke ml_predict_row if 'cloudsql.enable_google_ml_integration' is off.	cloudsql.enable_google_ml_integration הסימון של מסד הנתונים מושבת. אי אפשר לשלב את Cloud SQL עם Vertex AI. כדי להפעיל את הדגל הזה, משתמשים בפקודה gcloud sql instances patch: gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME --database-flags cloudsql.enable_google_ml_integration=on מחליפים את INSTANCE_NAME בשם של מופע Cloud SQL הראשי.
הודעת שגיאה: Failed to connect to remote host: Connection refused.	השילוב בין Cloud SQL לבין Vertex AI לא מופעל. כדי להפעיל את השילוב הזה, משתמשים בפקודה gcloud sql instances patch: gcloud sql instances patch INSTANCE_NAME --enable-google-ml-integration מחליפים את INSTANCE_NAME בשם של מופע Cloud SQL הראשי.
הודעת שגיאה: Vertex AI API has not been used in project PROJECT_ID before or it is disabled. Enable it by visiting /apis/api/aiplatform.googleapis.com/overview?project=PROJECT_ID then retry.	‫Vertex AI API לא מופעל. מידע נוסף על הפעלת ה-API הזה זמין במאמר הפעלת שילוב של מסד נתונים עם Vertex AI.
הודעת שגיאה: Permission 'aiplatform.endpoints.predict' denied on resource.	ההרשאות של Vertex AI לא מתווספות לחשבון השירות של Cloud SQL בפרויקט שבו נמצאת מכונת Cloud SQL. למידע נוסף על הוספת ההרשאות האלה לחשבון השירות, אפשר לעיין במאמר איך מעניקים לחשבון השירות של Cloud SQL הרשאות גישה ל-Vertex AI בניהול זהויות והרשאות גישה (IAM).
הודעת שגיאה: Publisher Model `projects/PROJECT_ID/locations/REGION_NAME/publishers/google/models/MODEL_NAME` not found.	מודל למידת המכונה או מודל ה-LLM לא קיימים ב-Vertex AI.
הודעת שגיאה: Resource exhausted: grpc: received message larger than max.	הגודל של הבקשה ש-Cloud SQL מעביר ל-Vertex AI חורג מהמגבלה של gRPC של 4MB לכל בקשה.
הודעת שגיאה: Cloud SQL attempts to send a request to Vertex AI. However, the instance is in the %s region, but the Vertex AI endpoint is in the %s region. Make sure the instance and endpoint are in the same region.	מערכת Cloud SQL מנסה לשלוח בקשה אל Vertex AI. עם זאת, המכונה הווירטואלית נמצאת באזור אחד, אבל נקודת הקצה של Vertex AI נמצאת באזור אחר. כדי לפתור את הבעיה, גם המופע וגם נקודת הקצה צריכים להיות באותו אזור.
הודעת שגיאה: The Vertex AI endpoint isn't formatted properly.	הפורמט של נקודת הקצה של Vertex AI לא תקין. מידע נוסף זמין במאמר שימוש בנקודות קצה פרטיות לחיזוי אונליין.
הודעת שגיאה: Quota exceeded for aiplatform.googleapis.com/online_prediction_requests_per_base_model with base model: textembedding-gecko.	מספר הבקשות ש-Cloud SQL מעביר אל Vertex AI חורג מהמגבלה של 1,500 בקשות לדקה לכל אזור לכל מודל לכל פרויקט.
הודעת שגיאה: execute command denied to user DB_USER for routine 'mysql.ml_embedding'.	למשתמש במסד הנתונים של MySQL אין את ההרשאות הדרושות כדי להפעיל את הפונקציה mysql.ml_embedding. ההרשאות הנדרשות

המאמרים הבאים

• עבודה עם הטמעות וקטוריות

• הפעלת תחזיות אונליין ממופעים של Cloud SQL

• דוגמה לתהליך הטמעה

• פיתוח אפליקציות מבוססות-LLM באמצעות LangChain