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BigQuery ML（東京）は、Geminiなどの大規模言語モデルとSQL構文を組み合わせて、データに対するエンティティ抽出や感情分析、翻訳、テキスト生成などのタスクを実行する機能を提供している。最近、この機能が拡張され、Vertex AI Model Gardenにある全てのオープンソース大規模言語モデルもサポートするようになった。これにより、開発者はHugging FaceからデプロイしたモデルやチューニングされたOSSモデルを含む、より多くのモデルを利用できるようになる。

同社は、Meta Llama 3.3 70Bモデルを例に挙げて、新しい統合の仕組みを説明している。Hugging Faceで利用可能な17万以上のテキスト生成モデルを同じ手順で使用できるとのこと。また、ユーザーがすぐに試せるようにチュートリアルノートブックも提供されている。

BigQuery MLを使用する際には、まずHugging Faceからテキスト生成モデルを選択し、Vertex AI Model GardenでモデルのURLを入力してデプロイする。または、UIから「Llama 3.3」を検索し、利用規約に同意してモデルをデプロイすることも可能だ。Llamaモデルを使用するには、Hugging Faceのコミュニティライセンス契約に同意する必要がある。

デプロイ後、BigQueryでリモートモデルを作成し、接続を指定する。これにより、例えば医療記録のデータセットから構造化されたデータを抽出することができるようになる。抽出したデータは、さまざまな分析に使用でき、例えば「サンプル内の30歳以上の女性に最もよく見られる疾患」などの質問に答えることが可能になる。