このページでは、Gemini Enterprise Agent Platform と BigQuery の違いを理解し、Gemini Enterprise Agent Platform を既存の BigQuery ワークフローと統合する方法について説明します。Gemini Enterprise Agent Platform と BigQuery は連携して ML と MLOps のユースケースに対応します。
Gemini Enterprise Agent Platform と BigQuery のモデル トレーニングの違いについては、トレーニング方法を選択するをご覧ください。
Gemini Enterprise Agent Platform と BigQuery の違い
このセクションでは、Gemini Enterprise Agent Platform、BigQuery、BigQuery ML サービスについて説明します。
Gemini Enterprise Agent Platform: エンドツーエンドの AI/ML プラットフォーム
Agent Platform は、モデル開発とガバナンスを行う AI/ML プラットフォームです。一般的なユースケースは次のとおりです。
- 予測、推奨、異常検出などの ML タスク
次のような生成 AI タスク:
- テキストの生成、分類、要約、抽出
- コードの生成と補完
- 画像の生成
- エンベディングの生成
BigQuery を使用して Agent Platform モデルのトレーニング データを準備し、Agent Platform Feature Store で特徴として使用できるようにします。
Agent Platform でモデルをトレーニングするには、次の 3 つの方法があります。
- AutoML: コードを記述することなく、画像、表形式、動画のデータセットでモデルをトレーニングします。
- カスタム トレーニング: 特定のユースケースに合ったカスタム トレーニング コードを実行します。
- Ray on Agent Platform: Ray を使用して、AI と Python アプリケーション（ML など）をスケーリングします。
BigQuery ML や XGBoost などの別のプラットフォームでトレーニングされたモデルをインポートすることもできます。
カスタム トレーニング モデルは Model Registry に登録できます。Gemini Enterprise Agent Platform の外部でトレーニングされたモデルをインポートして、Model Registry に登録することもできます。AutoML モデルは登録する必要はありません。作成時に自動的に登録されます。
このレジストリから、モデル バージョンを管理し、オンライン予測のためにエンドポイントにデプロイできます。また、モデル評価を実施し、Gemini Enterprise Agent Platform Model Monitoring でデプロイのモニタリングを行い、Vertex Explainable AI を使用できます。
対応言語:
- Vertex AI SDK は、Python、Java、Node.js、Go をサポートしています。
BigQuery: サーバーレスのマルチクラウド エンタープライズ データ ウェアハウス
BigQuery は、ML、地理空間分析、ビジネス インテリジェンスなどの組み込み機能を使用してデータの管理と分析を支援する、フルマネージド型のエンタープライズ データ ウェアハウスです。BigQuery テーブルは SQL でクエリできるので、SQL を主に使用しているデータ サイエンティストは、わずか数行のコードで大規模なクエリを実行できます。
また、Agent Platform で表形式モデルとカスタムモデルを構築する際に参照するデータストアとして BigQuery を使用することもできます。BigQuery をデータストアとして使用する方法については、BigQuery ストレージの概要をご覧ください。
対応言語:
- BigQuery 用の SDK。詳細については、BigQuery API クライアント ライブラリをご覧ください。
- GoogleSQL
- レガシー SQL
詳細については、BigQuery SQL 言語をご覧ください。
BigQuery ML: BigQuery で直接行う ML
BigQuery ML を使用すると、BigQuery でモデルを開発して呼び出すことができます。BigQuery ML を使用すると、SQL を使用して BigQuery 内で ML モデルを直接トレーニングできます。データを移動したり、基盤となるトレーニング インフラストラクチャを気にする必要はありません。BigQuery ML モデルのバッチ予測を作成して、BigQuery データから分析情報を取得できます。
BigQuery ML を使用して Agent Platform モデルにアクセスすることもできます。BigQuery ML リモートモデルは、Gemini などの Agent Platform 組み込みモデルまたは Agent Platform カスタムモデルで作成できます。他の BigQuery ML モデルと同様に、BigQuery の SQL を使用してリモートモデルを操作しますが、リモートモデルのトレーニングと推論はすべて Agent Platform で処理されます。
対応言語:
- GoogleSQL
- BigQuery クライアント ライブラリ
BigQuery ML を使用するメリットの詳細については、BigQuery の AI と ML の概要をご覧ください。
Agent Platform で BigQuery ML モデルを管理するメリット
BigQuery ML モデルを Model Registry に登録すると、Agent Platform でモデルを管理できます。BigQuery ML モデルを Agent Platform で管理すると、次の 2 つの主なメリットがあります。
オンライン モデル サービング: BigQuery ML では、モデルのバッチ予測のみがサポートされています。オンライン予測を取得するには、BigQuery ML でモデルをトレーニングし、Model Registry を介して Agent Platform エンドポイントにデプロイします。
MLOps の機能: 継続的なトレーニングで最新の状態が維持されているモデルが最も効果的なモデルです。Agent Platform には、時間の経過に伴う予測の精度を維持するため、モデルのモニタリングと再トレーニングを自動化する MLOps ツールが用意されています。Agent Platform Pipelines では、BigQuery オペレーターを使用して BigQuery ジョブ（BigQuery ML を含む）を ML パイプラインに接続できます。Gemini Enterprise Agent Platform Model Monitoring を使用すると、BigQuery ML の予測を時系列でモニタリングできます。
BigQuery ML モデルを Model Registry に登録する方法については、Agent Platform で BigQuery ML モデルを管理するをご覧ください。
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次のステップ
- Gemini Enterprise Agent Platform を始めるには、以下をご覧ください。