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PMLE · LESSON 1

第 1 部分：设计低代码 AI 解决方案約13% · 2 个主题

学习用 BigQuery ML 和 AutoML 进行低代码建模，以及从 Model Garden、行业 API 和生成式 AI 中选择并优化模型。

1.1用 BigQuery ML 和 AutoML 构建模型

用 BigQuery ML・Agent Platform AutoML 构建模型（分类・回归・预测・聚类）、BigQuery ML 中的特征工程与预测、在 BigQuery 中微调 Gemini

概念

BigQuery ML 可以用 SQL 的 CREATE MODEL 语句在 BigQuery 内部构建模型，无需移动数据即可进行分类（逻辑回归・提升树）、回归、时间序列预测（ARIMA_PLUS）、聚类（k-means）等。在 TRANSFORM 子句中定义的预处理，在预测时也会自动应用。用 ML.PREDICT 预测，用 ML.EVALUATE 评估。Agent Platform 的 AutoML 几乎无需编写代码，即可用表格・图像・文本等数据构建高质量模型。也可以从 BigQuery 调用和调整 Gemini 模型。

原理、步骤

  1. 数据在 BigQuery 中且希望用 SQL 完成时，使用 BigQuery ML
  2. 把预处理写在 TRANSFORM 子句中，使训练与预测保持一致
  3. 重视准确度且希望省力时，使用 AutoML
  4. 用 ML.EVALUATE 评估，用 ML.PREDICT 预测

工作中的示例

分析师用 SQL 在 BigQuery 的销售表上构建 ARIMA_PLUS 模型，预测各门店下个月的销售额。

易混淆点、考试注意事项

小测验

Q1. 用 BigQuery ML 训练的模型进行预测的函数是哪项？

  1. EXPORT DATA PREDICT
  2. ML.PREDICT
  3. CREATE PREDICTION TABLE
  4. ML.TRAIN_ALL_ROWS
查看答案和解析

正确答案：B ML.PREDICT

用 CREATE MODEL 训练，用 ML.EVALUATE 评估，用 ML.PREDICT 预测。

Q2. BigQuery ML 中 TRANSFORM 子句的优点，最合适的是哪项？

  1. 自动决定并追加训练所需的 GPU 数量
  2. 自动把训练数据移到 Cloud Storage 以加快处理
  3. 可在训练和预测中自动共同应用预处理
  4. 把 SQL 查询转换为 Python 代码并在笔记本中运行
查看答案和解析

正确答案：C 可在训练和预测中自动共同应用预处理

在 TRANSFORM 中定义的预处理会随模型保存，预测时也会应用，因此可防止偏差。

参考链接

1.2从 Model Garden・行业 API・生成式 AI 中选择并优化模型

从 Model Garden 评估和选择模型、行业 API（Document AI・Vision・Translation）、调优 Gemini・Imagen・Veo・MaaS、优化 Gemini 应用的成本・延迟・可用性

概念

Model Garden 是可以评估和部署 Google（Gemini・Imagen・Veo）、合作伙伴及开放模型（Gemma 等）的目录，也提供把模型作为 API 使用的 MaaS（Model as a Service）。常规处理往往可以用 Document AI（文档解析）、Vision API（图像）、Translation API（翻译）等预训练 API 解决。Gemini 应用可以通过选择模型规模、上下文缓存、批量预测、预配吞吐量等来优化成本・延迟・可用性。

原理、步骤

  1. 首先确认预训练 API 能否满足要求
  2. 在 Model Garden 中用评估数据比较候选模型
  3. 必要时通过调优（监督式调优等）使输出符合要求
  4. 根据成本和延迟选择模型规模和提供方式

工作中的示例

发票处理用 Document AI 的预训练处理器提取字段，咨询摘要则用 Gemini 的轻量模型和批量预测低成本处理。

易混淆点、考试注意事项

小测验

Q1. 在 BigQuery 中使用 Gemini 模型的方法，最合适的是哪项？

  1. 每次把 BigQuery 数据导出为 CSV，再手工粘贴到提示中
  2. BigQuery 完全无法处理生成式 AI 模型，因此迁移到其他数据库
  3. 把 Gemini 的模型权重存入 BigQuery 表中直接计算
  4. 创建远程模型，从 SQL 中用生成函数调用
查看答案和解析

正确答案：D 创建远程模型，从 SQL 中用生成函数调用

借助远程模型和 ML.GENERATE_TEXT 等，可从 SQL 使用 Gemini。也可以从 BigQuery 调优 Gemini。

Q2. 使用 BigQuery 微调 Gemini 的场景，最合适的是哪项？

  1. 训练样例在 BigQuery 中，希望直接用 SQL 进行调优
  2. 希望按固定格式稳定返回 JSON
  3. 希望检索内部文档并据此回答
  4. 希望每天的回答反映模型不知道的最新新闻
查看答案和解析

正确答案：A 训练样例在 BigQuery 中，希望直接用 SQL 进行调优

反映最新信息适合用接地・RAG。【其他选项】最新信息和内部文档适合用接地或 RAG。格式可通过提示或结构化输出控制。

参考链接

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