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使用 ONNX 格式的 PyTorch 模型進行預測

開放式神經網路交換格式 (ONNX) 提供統一格式，可表示任何機器學習架構。BigQuery ML 支援 ONNX，因此您可以：

使用您偏好的架構訓練模型。
將模型轉換為 ONNX 模型格式。
將 ONNX 模型匯入 BigQuery，並使用 BigQuery ML 進行預測。

本教學課程說明如何將使用 PyTorch 訓練的 ONNX 模型匯入 BigQuery 資料集，並使用這些模型預測 SQL 查詢。

目標

使用 PyTorch 匯入預先訓練的模型。
使用 torch.onnx 將模型轉換為 ONNX 格式。
使用 CREATE MODEL 陳述式將 ONNX 模型匯入 BigQuery。
使用 ML.PREDICT 函式，透過匯入的 ONNX 模型進行預測。

費用

在本文件中，您會使用 Google Cloud的下列計費元件：

如要根據預測用量估算費用，請使用 Pricing Calculator。初次使用 Google Cloud 的使用者可能符合免費試用資格。

完成本文所述工作後，您可以刪除已建立的資源，避免繼續計費。詳情請參閱清除所用資源一節。

事前準備

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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the BigQuery, BigQuery Connection, and Cloud Storage APIs.
Enable the APIs

請確認您具備必要權限，可以執行本文中的工作。

必要的角色

如果您建立新專案，您就是專案擁有者，並會獲得完成本教學課程所需的所有 IAM 權限。

如果您使用現有專案，請執行下列操作。

Make sure that you have the following role or roles on the project:

BigQuery Studio Admin (roles/bigquery.studioAdmin)
BigQuery Connection Admin (roles/bigquery.connectionAdmin)
Storage Admin (roles/storage.admin)

Check for the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
Go to IAM
Select the project.
In the Principal column, find all rows that identify you or a group that you're included in. To learn which groups you're included in, contact your administrator.
For all rows that specify or include you, check the Role column to see whether the list of roles includes the required roles.

Grant the roles

In the Google Cloud console, go to the IAM page.
前往「IAM」頁面
選取專案。
按一下「授予存取權」。
在「New principals」(新增主體) 欄位中，輸入您的使用者 ID。這通常是 Google 帳戶的電子郵件地址。
在「Select a role」(選取角色) 清單中，選取角色。
如要授予其他角色，請按一下「新增其他角色」，然後新增每個其他角色。
按一下 [Save]。

如要進一步瞭解 BigQuery 中的 IAM 權限，請參閱 IAM 權限。

選用：訓練模型並轉換為 ONNX 格式

下列程式碼範例說明如何將預先訓練的分類模型匯入 PyTorch，以及如何將產生的模型轉換為 ONNX 格式。本教學課程使用儲存在 gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/resnet18.onnx 的預先建構範例模型。如果您使用範例模型，則不必完成這些步驟。

建立圖片分類的 PyTorch 視覺模型

使用下列程式碼範例匯入 PyTorch 預先訓練的 resnet18 模型，該模型會接受 BigQuery ML ML.DECODE_IMAGE 和 ML.RESIZE_IMAGE 函式傳回的已解碼圖片資料。

import torch
import torch.nn as nn

# Define model input format to match the output format of
# ML.DECODE_IMAGE function: [height, width, channels]
dummy_input = torch.randn(1, 224, 224, 3, device="cpu")

# Load a pretrained pytorch model for image classification
model = torch.hub.load('pytorch/vision:v0.10.0', 'resnet18', pretrained=True)

# Reshape input format from [batch_size, height, width, channels]
# to [batch_size, channels, height, width]
class ReshapeLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)  # reorder dimensions
        return x

class ArgMaxLayer(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()

    def forward(self, x):
       return torch.argmax(x, dim=1)

final_model = nn.Sequential(
    ReshapeLayer(),
    model,
    nn.Softmax(),
    ArgMaxLayer()
)

將模型轉換為 ONNX 格式

使用下列範例，透過 torch.onnx 匯出 PyTorch 視覺模型。匯出的 ONNX 檔案名稱為 resnet18.onnx。

torch.onnx.export(final_model,            # model being run
                  dummy_input,            # model input
                  "resnet18.onnx",        # where to save the model
                  opset_version=10,       # the ONNX version to export the model to
                  input_names = ['input'],         # the model's input names
                  output_names = ['class_label'])  # the model's output names

將 ONNX 模型上傳至 Cloud Storage

儲存模型後，請按照下列步驟操作：

建立 Cloud Storage 值區來儲存模型。
將 ONNX 模型上傳至 Cloud Storage 值區。

建立資料集

建立 BigQuery 資料集來儲存機器學習模型。

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery」頁面。

前往 BigQuery 頁面
在「Explorer」窗格中，按一下專案名稱。
依序點按「View actions」(查看動作) >「Create dataset」(建立資料集)。
在「建立資料集」頁面中，執行下列操作：
- 在「Dataset ID」(資料集 ID) 中輸入 bqml_tutorial。
- 針對「Location type」(位置類型) 選取「Multi-region」(多區域)，然後選取「US (multiple regions in United States)」(us (多個美國區域))。
- 其餘設定請保留預設狀態，然後按一下「Create dataset」(建立資料集)。

bq

如要建立新的資料集，請使用 bq mk 指令搭配 --location 旗標。如需可能的完整參數清單，請參閱 bq mk --dataset 指令參考資料。

建立名為「bqml_tutorial」的資料集，並將資料位置設為「US」，以及說明設為「BigQuery ML tutorial dataset」：
```
bq --location=US mk -d \
 --description "BigQuery ML tutorial dataset." \
 bqml_tutorial
```
這個指令採用 -d 捷徑，而不是使用 --dataset 旗標。如果您省略 -d 和 --dataset，該指令預設會建立資料集。
確認資料集已建立完成：
```
bq ls
```

API

請呼叫 datasets.insert 方法，搭配已定義的資料集資源。

{
  "datasetReference": {
     "datasetId": "bqml_tutorial"
  }
}

BigQuery DataFrames

在嘗試這個範例之前，請按照使用 BigQuery DataFrames 的 BigQuery 快速入門導覽課程中的 BigQuery DataFrames 設定說明操作。詳情請參閱 BigQuery DataFrames 參考說明文件。

如要向 BigQuery 進行驗證，請設定應用程式預設憑證。詳情請參閱「為本機開發環境設定 ADC」。

import google.cloud.bigquery

bqclient = google.cloud.bigquery.Client()
bqclient.create_dataset("bqml_tutorial", exists_ok=True)

將 ONNX 模型匯入 BigQuery

下列步驟說明如何使用 CREATE MODEL 陳述式，將 Cloud Storage 中的 ONNX 範例模型匯入資料集。

控制台

前往 Google Cloud 控制台的「BigQuery Studio」頁面。

前往 BigQuery Studio
在查詢編輯器中輸入下列 CREATE MODEL 陳述式。
```
CREATE OR REPLACE MODEL `bqml_tutorial.imported_onnx_model`
 OPTIONS (MODEL_TYPE='ONNX',
  MODEL_PATH='BUCKET_PATH')
```
請將 BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 BUCKET_PATH 替換為下列值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/resnet18.onnx。

作業完成後，您會看到類似以下的訊息：Successfully created model named imported_onnx_model。

新模型會顯示在「資源」面板中。模型會以模型圖示來表示：在「資源」面板中選取新模型，「查詢編輯器」旁就會顯示該模型的相關資訊。

bq

輸入下列 CREATE MODEL 陳述式，從 Cloud Storage 匯入 ONNX 模型。
```
bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE OR REPLACE MODEL
  `bqml_tutorial.imported_onnx_model`
OPTIONS
  (MODEL_TYPE='ONNX',
   MODEL_PATH='BUCKET_PATH')"
```
請將 BUCKET_PATH 改成您上傳至 Cloud Storage 的模型路徑。如果您使用範例模型，請將 BUCKET_PATH 替換為這個值：gs://cloud-samples-data/bigquery/ml/onnx/resnet18.onnx。

匯入模型後，請確認模型是否顯示在資料集中。

bq ls bqml_tutorial

輸出結果會與下列內容相似：

tableId               Type
--------------------- -------
imported_onnx_model  MODEL

如要進一步瞭解如何將 ONNX 模型匯入 BigQuery，包括格式和儲存空間需求，請參閱匯入 ONNX 模型的 CREATE MODEL 陳述式。

在 BigQuery 建立物件資料表，以分析圖片資料

物件資料表是儲存在 Cloud Storage 中的非結構化資料物件的唯讀資料表。物件資料表可讓您透過 BigQuery 分析非結構化資料。

在本教學課程中，您將使用 ML.PREDICT 函式，輸出儲存在 Cloud Storage bucket 中輸入圖片的預測類別標籤。

建立物件資料表時，您需要執行下列操作：

建立 Cloud Storage bucket，並上傳金魚圖片。
建立 Cloud 資源連線，用於存取物件資料表。
將存取權授予資源連線的服務帳戶。

建立 bucket 並上傳圖片

請按照下列步驟建立 Cloud Storage bucket，並上傳金魚圖片。

控制台

在 Google Cloud 控制台，前往「Cloud Storage bucket」頁面。

前往「Buckets」(值區) 頁面
按一下「 Create」(建立)。
在「建立 bucket」頁面中，輸入 bucket 資訊。
1. 在「開始使用」部分執行下列操作：
  1. 在方塊中輸入 bqml_images。
  2. 按一下「繼續」。
2. 在「Choose where to store your data」(選擇資料的儲存位置) 專區中執行下列操作：
  1. 「位置類型」請選取「多區域」。
  2. 從位置類型選單中，選取「US (multiple regions in United States)」(美國 (多個美國區域))。
  3. 按一下「繼續」。
3. 在「為資料選擇儲存空間級別」專區中：
  1. 選取「設定預設類別」。
  2. 選取「標準」。
  3. 按一下「繼續」。
4. 其餘部分則保留預設值。
點選「建立」。

指令列

輸入下列 gcloud storage buckets create 指令：

gcloud storage buckets create gs://bqml_images --location=us

如果要求成功，指令會傳回下列訊息：

Creating gs://bqml_images/...

將圖片上傳至 Cloud Storage 值區

建立 bucket 後，請下載金魚圖片，然後上傳至 Cloud Storage bucket。

如要上傳圖片，請完成下列步驟：

控制台

在 Google Cloud 控制台，前往「Cloud Storage bucket」頁面。

前往「Buckets」(值區) 頁面
在 bucket 清單中，點按「bqml_images」。
在值區的「物件」分頁中，從下列兩個方式擇一操作：
- 將檔案從桌面或檔案管理員拖曳到 Google Cloud 控制台的主要窗格。
- 依序點選「上傳」>「上傳檔案」，在出現的對話方塊中選取要上傳的圖片檔，然後按一下「開啟」。

指令列

輸入下列 gcloud storage cp 指令：

gcloud storage cp OBJECT_LOCATION gs://bqml_images/IMAGE_NAME

更改下列內容：

OBJECT_LOCATION：圖片檔案的本機路徑。例如：Desktop/goldfish.jpg。
IMAGE_NAME：圖片名稱。例如：goldfish.jpg。

如果成功，回應會類似以下內容：

Completed files 1/1 | 164.3kiB/164.3kiB

建立 BigQuery Cloud 資源連線

您必須建立 Cloud 資源連線，才能連線至本教學課程稍後建立的物件資料表。

您可以透過雲端資源連線，查詢儲存在 BigQuery 外部的資料，例如 Cloud Storage 或 Spanner 等 Google Cloud 服務，或是 AWS 或 Azure 等第三方來源。這些外部連結會使用 BigQuery Connection API。

請按照下列步驟建立 Cloud 資源連線。

主控台

前往「BigQuery Studio」頁面。

前往 BigQuery Studio
在「Explorer」窗格中，按一下「新增資料」。

「新增資料」對話方塊隨即開啟。
在「Filter By」(依條件篩選) 窗格的「Data Source Type」(資料來源類型) 區段中，選取「Databases」(資料庫)。

或者，您也可以在「Search for data sources」(搜尋資料來源) 欄位中輸入 Vertex AI。
在「精選資料來源」部分，按一下「Vertex AI」。
按一下「Vertex AI Models: BigQuery Federation」解決方案資訊卡。
在「連線類型」清單中，選取「Vertex AI 遠端模型、遠端函式和 BigLake (Cloud 資源)」。
在「連線 ID」欄位中輸入 bqml_tutorial。
確認已選取「Multi-region—US」(多區域 - 美國)。
點選「建立連線」。
按一下視窗底部的「前往連線」。或者，在「Explorer」窗格中，展開「外部連線」，然後點選 us.bqml_tutorial。
在「連線資訊」窗格中，複製服務帳戶 ID。設定連線的權限時，您需要這個 ID。建立連線資源時，BigQuery 會建立專屬的系統服務帳戶，並將其與連線建立關聯。

bq

建立連線：
```
bq mk --connection --location=US --project_id=PROJECT_ID \
    --connection_type=CLOUD_RESOURCE bqml_tutorial
```
將 PROJECT_ID 替換為您的專案 ID。Google Cloud --project_id 參數會覆寫預設專案。

建立連線資源時，BigQuery 會建立專屬的系統服務帳戶，並將其與連線建立關聯。

疑難排解：如果收到下列連線錯誤訊息，請更新 Google Cloud SDK：
```
Flags parsing error: flag --connection_type=CLOUD_RESOURCE: value should be one of...
```

擷取並複製服務帳戶 ID，以供後續步驟使用：

bq show --connection PROJECT_ID.us.bqml_tutorial

輸出結果會與下列內容相似：

name                          properties
1234.REGION.CONNECTION_ID {"serviceAccountId": "connection-1234-9u56h9@gcp-sa-bigquery-condel.iam.gserviceaccount.com"}

設定連線存取權

將 Storage 物件管理員角色授予 Cloud 資源連線的服務帳戶。您必須在建立遠端模型端點的專案中授予這個角色。

如要授予角色，請按照下列步驟操作：

前往「IAM & Admin」(IAM 與管理) 頁面。

前往「IAM & Admin」(IAM 與管理)
按一下「授予存取權」。
在「新增主體」欄位，輸入先前複製的 Cloud 資源連結服務帳戶 ID。
在「請選擇角色」欄位中，依序選取「Cloud Storage」和「Storage 物件管理員」。
按一下 [儲存]。

建立物件資料表

請按照下列步驟，使用您上傳至 Cloud Storage 的金魚圖片，建立名為 goldfish_image_table 的物件資料表。

控制台

前往「BigQuery Studio」頁面。

前往 BigQuery Studio

在查詢編輯器中輸入這項查詢，即可建立物件資料表。

CREATE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.goldfish_image_table`
WITH CONNECTION `us.bqml_tutorial`
OPTIONS(
object_metadata = 'SIMPLE',
uris = ['gs://bqml_images/IMAGE_NAME'],
max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC');

將 IMAGE_NAME 替換為圖片檔案名稱，例如 goldfish.jpg。

作業完成後，您會看到類似 This statement created a new table named goldfish_image_table 的訊息。

bq

輸入下列 CREATE EXTERNAL TABLE 陳述式，建立物件資料表。

bq query --use_legacy_sql=false \
"CREATE EXTERNAL TABLE `bqml_tutorial.goldfish_image_table`
WITH CONNECTION `us.bqml_tutorial`
OPTIONS(
object_metadata = 'SIMPLE',
uris = ['gs://bqml_images/IMAGE_NAME'],
max_staleness = INTERVAL 1 DAY,
metadata_cache_mode = 'AUTOMATIC')"

將 IMAGE_NAME 替換為圖片檔案名稱，例如 goldfish.jpg。

建立物件資料表後，請確認該資料表是否顯示在資料集中。

bq ls bqml_tutorial

輸出結果會與下列內容相似：

tableId               Type
--------------------- --------
goldfish_image_table  EXTERNAL

詳情請參閱「建立物件資料表」。

使用匯入的 ONNX 模型進行預測

重要事項：您必須預訂資源，才能使用匯入的模型和物件資料表執行預測。詳情請參閱「限制」一節。

如果沒有預訂，使用 ML.PREDICT 執行查詢會產生這項錯誤：

BigQuery ML inference using imported models and
  object tables requires a reservation, but no reservations were assigned for
  job type `QUERY`...`

。

您可以使用下列包含 ML.PREDICT 函式的查詢，根據輸入物件資料表 goldfish_image_table 中的圖片資料進行預測。這項查詢會根據 ImageNet 標籤字典，輸出輸入圖片的預測類別標籤。

在查詢中，ML.DECODE_IMAGE 函式必須解碼圖片資料，才能由 ML.PREDICT 解讀。系統會呼叫 ML.RESIZE_IMAGE 函式，將圖片大小調整為符合模型輸入大小 (224*224)。

如要進一步瞭解如何對圖片物件資料表執行推論，請參閱對圖片物件資料表執行推論。

如要根據圖片資料進行預測，請按照下列步驟操作。

控制台

前往「BigQuery Studio」頁面。

前往 BigQuery Studio

在查詢編輯器中輸入下列 ML.PREDICT 查詢。

 SELECT
   class_label
 FROM
   ML.PREDICT(MODEL bqml_tutorial.imported_onnx_model,
     (
     SELECT
       ML.RESIZE_IMAGE(ML.DECODE_IMAGE(DATA),
         224,
         224,
         FALSE) AS input
     FROM
       bqml_tutorial.goldfish_image_table))

查詢結果類似於下列內容：

ML.PREDICT 查詢的結果

bq

輸入下列 bq query 指令：

bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT
  class_label
FROM
  ML.PREDICT(MODEL `bqml_tutorial.imported_onnx_model`,
    (
    SELECT
      ML.RESIZE_IMAGE(ML.DECODE_IMAGE(DATA),
        224,
        224,
        FALSE) AS input
    FROM
      bqml_tutorial.goldfish_image_table))'

清除所用資源

如要避免系統向您的 Google Cloud 帳戶收取本教學課程中所用資源的相關費用，請刪除含有該項資源的專案，或者保留專案但刪除個別資源。

刪除專案

控制台

In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.
Go to Manage resources
In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

gcloud

Delete a Google Cloud project:

gcloud projects delete PROJECT_ID

刪除個別資源

或者，如要移除本教學課程中使用的個別資源，請執行下列操作：

後續步驟

如要進一步瞭解如何匯入 ONNX 模型，請參閱ONNX 模型的 CREATE MODEL 陳述式。
如要進一步瞭解可用的 ONNX 轉換器和教學課程，請參閱「轉換為 ONNX 格式」一文。
如需 BigQuery ML 的總覽，請參閱 BigQuery ML 簡介。
如要開始使用 BigQuery ML，請參閱在 BigQuery ML 中建立機器學習模型。

使用 ONNX 格式的 PyTorch 模型進行預測 透過集合功能整理內容 你可以依據偏好儲存及分類內容。

目標

費用

事前準備

必要的角色

Check for the roles

Grant the roles

選用：訓練模型並轉換為 ONNX 格式

建立圖片分類的 PyTorch 視覺模型

將模型轉換為 ONNX 格式

將 ONNX 模型上傳至 Cloud Storage

建立資料集

控制台

bq

API

BigQuery DataFrames

將 ONNX 模型匯入 BigQuery

控制台

bq

在 BigQuery 建立物件資料表，以分析圖片資料

建立 bucket 並上傳圖片

控制台

指令列

將圖片上傳至 Cloud Storage 值區

控制台

指令列

建立 BigQuery Cloud 資源連線

主控台

bq

設定連線存取權

建立物件資料表

控制台

bq

使用匯入的 ONNX 模型進行預測

控制台

bq

清除所用資源

刪除專案

控制台

gcloud

刪除個別資源

後續步驟

使用 ONNX 格式的 PyTorch 模型進行預測