Ottimizzare un modello utilizzando i tuoi dati

Questo documento mostra come creare un modello remoto BigQuery ML che fa riferimento a un modello Gemini Enterprise Agent Platform e come configurare il modello per eseguire l'ottimizzazione supervisionata. Il modello Agent Platform deve essere uno dei seguenti:

  • gemini-2.5-pro
  • gemini-2.5-flash-lite
  • gemini-2.0-flash-001
  • gemini-2.0-flash-lite-001

Dopo aver creato il modello remoto, utilizza la funzione ML.EVALUATE per valutare il modello e verificare che le sue prestazioni siano adatte al tuo caso d'uso. Puoi quindi utilizzare il modello insieme alla funzione AI.GENERATE_TEXT per analizzare il testo in una tabella BigQuery.

Per ulteriori informazioni, consulta Ottimizzazione supervisionata del modello dell'API Vertex AI Gemini.

Ruoli obbligatori

Per creare e valutare un modello ottimizzato, devi disporre dei seguenti ruoli IAM (Identity and Access Management):

  • Crea e utilizza set di dati, tabelle e modelli BigQuery: BigQuery Data Editor (roles/bigquery.dataEditor) nel tuo progetto.

  • Crea, delega e utilizza le connessioni BigQuery: BigQuery Connections Admin (roles/bigquery.connectionsAdmin) sul tuo progetto.

    Se non hai configurato una connessione predefinita, puoi crearne e impostarne una durante l'esecuzione dell'istruzione CREATE MODEL. Per farlo, devi disporre del ruolo Amministratore BigQuery (roles/bigquery.admin) nel tuo progetto. Per saperne di più, vedi Configura la connessione predefinita.

  • Concedi le autorizzazioni al account di servizio della connessione: Amministratore IAM progetto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin) nel progetto che contiene l'endpoint della Gemini Enterprise Agent Platform. Questo è il progetto attuale per i modelli remoti che crei specificando il nome del modello come endpoint. Questo è il progetto identificato nell'URL per i modelli remoti che crei specificando un URL come endpoint.

  • Crea job BigQuery: Utente job BigQuery (roles/bigquery.jobUser) nel tuo progetto.

Questi ruoli predefiniti contengono le autorizzazioni necessarie per eseguire le attività descritte in questo documento. Per vedere quali sono esattamente le autorizzazioni richieste, espandi la sezione Autorizzazioni obbligatorie:

Autorizzazioni obbligatorie

  • Crea un set di dati: bigquery.datasets.create
  • Crea, delega e utilizza una connessione: bigquery.connections.*
  • Imposta le autorizzazioni del account di servizio: resourcemanager.projects.getIamPolicy e resourcemanager.projects.setIamPolicy
  • Crea un modello ed esegui l'inferenza:
    • bigquery.jobs.create
    • bigquery.models.create
    • bigquery.models.getData
    • bigquery.models.updateData
    • bigquery.models.updateMetadata

Potresti anche ottenere queste autorizzazioni con ruoli personalizzati o altri ruoli predefiniti.

Prima di iniziare

  1. Nella console Google Cloud , nella pagina di selezione del progetto, seleziona o crea 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 il quale 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.

    Vai al selettore di progetti

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

  3. Abilita le API BigQuery, BigQuery Connection, Agent Platform e Compute Engine.