Разработка приложений на основе искусственного интеллекта/машинного обучения и генеративного ИИ в Python с BigQuery DataFrames

По мере развития анализа данных традиционные средства, подобные SQL, сталкиваются с ограничениями. BigQuery DataFrames — это новая библиотека с открытым кодом, сочетающая гибкость Python с возможностями масштабирования BigQuery, позволяющая проводить крупномасштабный анализ данных. BigQuery DataFrames объединяет ввод/вывод данных, обработку данных и плавный переход в Pandas. Она также расширяет возможности ML BigQuery через ML API, предоставляя масштабируемые функции Python, удаленное развертывание функций и интеграцию с Vertex AI. BigQuery DataFrames интегрируется со сторонними инструментами, такими как Hex и Deepnote, обеспечивая поддержку различных языков и интерактивный анализ данных. Это упрощает передачу данных между BigQuery и Vertex AI SDK, устраняя необходимость ручного перемещения данных. С помощью BigQuery DataFrames разработчики могут использовать Python для обработки данных напрямую в BigQuery, используя масштабируемость облака. Он предлагает знакомый API Python для исследовательского анализа данных и сложной обработки данных. BigQuery DataFrames позволяет проводить крупномасштабное обучение ML, удаленное развертывание функций и интеграцию с Vertex AI. Он предоставляет доступный для Python интерфейс для BigQuery ML, оптимизируя генеративные проекты ИИ и интегрируя основные модели из Vertex AI. Выгружая обработку Python в облако, BigQuery DataFrames обеспечивает плавное развертывание в рабочих условиях, упрощая переход от анализа данных к конвейерам ИИ. Он использует модель разрешений пользователей BigQuery, позволяя разработчикам Python использовать свои навыки в BigQuery. BigQuery DataFrames доступен в унифицированном пакете, который можно легко установить и использовать в различных средах Python, включая блокноты Jupyter, BigQuery Studio и Colab Enterprise. Он предоставляет унифицированный API Python поверх управляемого хранилища BigQuery и таблиц BigLake, автоматически масштабируясь для обработки больших наборов данных.