Use esta página para entender as diferenças entre a Gemini Enterprise Agent Platform e o BigQuery e saiba como integrar a Gemini Enterprise Agent Platform aos fluxos de trabalho atuais do BigQuery. A Gemini Enterprise Agent Platform e o BigQuery trabalham juntos para atender aos casos de uso de machine learning e MLOps.
Para saber mais sobre as diferenças treinamento de modelo entre a Gemini Enterprise Agent Platform e o BigQuery, consulte Escolher um método de treinamento.
Diferenças entre a Gemini Enterprise Agent Platform e o BigQuery
Nesta seção, abordamos os serviços da Gemini Enterprise Agent Platform, do BigQuery e do BigQuery ML.
Gemini Enterprise Agent Platform: uma plataforma de IA/ML de ponta a ponta
A Agent Platform é uma plataforma de IA/ML para desenvolvimento e governança de modelos. Os casos de uso comuns são:
- Tarefas de machine learning, como previsão, recomendação e detecção de anomalias
Tarefas de IA generativa, como:
- Geração, classificação, resumo e extração de textos
- Geração e preenchimento de código
- Geração de imagens
- Geração de embedding
É possível usar o BigQuery para preparar dados de treinamento para modelos da Agent Platform, que podem ser disponibilizados como recursos no Feature Store da Agent Platform.
É possível treinar modelos na Agent Platform de três maneiras:
- AutoML: treine modelos em conjuntos de dados de imagem, tabulares e de vídeo sem escrever código.
- Treinamento personalizado: execute códigos de treinamento personalizados atendendo ao seu caso de uso específico.
- Ray na plataforma de agentes: use o Ray para escalonar aplicativos de IA e Python, como machine learning.
Também é possível importar um modelo treinado em outra plataforma, como o BigQuery ML ou o XGBoost.
É possível registrar modelos personalizados no Model Registry. Também é possível importar modelos treinados fora da Gemini Enterprise Agent Platform e registrá-los no Model Registry. Você não precisa registrar modelos do AutoML. Eles são registrados automaticamente no momento da criação.
No registro, é possível gerenciar versões de modelos, fazer implantações em endpoints para previsões on-line, realizar avaliações de modelos, monitorar implantações com o Monitoramento de Modelos da Gemini Enterprise Agent Platform e usar a Vertex Explainable AI.
Idiomas disponíveis:
- O SDK da Agent Platform é compatível com Python, Java, Node.js e Go.
BigQuery: um data warehouse empresarial sem servidor e multicloud
O BigQuery é um data warehouse corporativo totalmente gerenciado que ajuda a gerenciar e analisar dados com recursos integrados, como aprendizado de máquina, análise geoespacial e business intelligence. As tabelas do BigQuery podem ser consultadas pelo SQL, e os cientistas de dados que usam principalmente SQL podem executar consultas grandes com apenas algumas linhas de código.
Também é possível usar o BigQuery como um repositório de dados referenciado ao criar modelos tabulares e personalizados na Agent Platform. Para saber mais sobre como usar o BigQuery como um armazenamento de dados, consulte Visão geral do armazenamento do BigQuery.
Idiomas disponíveis:
- SDKs para o BigQuery. Para saber mais, consulte as bibliotecas de cliente da API BigQuery
- GoogleSQL
- SQL legado
Para saber mais, consulte Dialetos SQL do BigQuery.
BigQuery ML: machine learning diretamente no BigQuery
O BigQuery ML permite desenvolver e invocar modelos no BigQuery. Com o BigQuery ML, é possível usar SQL para treinar modelos de ML diretamente no BigQuery sem precisar mover dados ou se preocupar com a infraestrutura de treinamento subjacente. É possível criar predições em lote para modelos do BigQuery ML para receber insights dos seus dados do BigQuery.
Também é possível acessar os modelos da Agent Platform usando o BigQuery ML. É possível criar um modelo remoto do BigQuery ML com base em um modelo integrado da Agent Platform, como o Gemini, ou em um modelo personalizado da Agent Platform. Você interage com o modelo remoto usando SQL no BigQuery, como qualquer outro modelo do BigQuery ML, mas todo o treinamento e a inferência do modelo remoto são processados na Plataforma de Agentes.
Idioma disponível:
- GoogleSQL
- Bibliotecas de cliente do BigQuery
Para saber mais sobre as vantagens de usar o BigQuery ML, consulte Introdução à IA e ao ML no BigQuery.
Benefícios de gerenciar modelos do BigQuery ML na Agent Platform
É possível registrar seus modelos do BigQuery ML no Model Registry para gerenciá-los na Agent Platform. Gerenciar modelos do BigQuery ML na Agent Platform oferece dois benefícios principais:
Disponibilização de modelo on-line: o BigQuery ML é compatível apenas com predições em lote para seus modelos. Para receber previsões on-line, é possível treinar seus modelos no BigQuery ML e implantá-los em endpoints da plataforma de agentes usando o Model Registry.
Recursos de MLOps: os modelos são mais benéficos quando são atualizados por meio de treinamento contínuo. A Agent Platform oferece ferramentas de MLOps que automatizam o monitoramento e o retreinamento de modelos para manter a precisão das previsões ao longo do tempo. Com os pipelines da Agent Platform, é possível usar operadores do BigQuery para conectar qualquer job do BigQuery (incluindo o BigQuery ML) a um pipeline de ML. Com o Monitoramento de Modelos da Gemini Enterprise Agent Platform, é possível monitorar suas previsões do BigQuery ML ao longo do tempo.
Para saber como registrar seus modelos do BigQuery ML no Model Registry, consulte Gerenciar modelos do BigQuery ML com a Agent Platform.
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A seguir
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