AlloyDB Omni und lokales KI-Modell in Kubernetes

1. Einführung

In diesem Codelab erfahren Sie, wie Sie AlloyDB Omni in GKE bereitstellen und mit einem offenen Einbettungsmodell verwenden, das im selben Kubernetes-Cluster bereitgestellt wird. Die Bereitstellung eines Modells neben der Datenbankinstanz im selben GKE-Cluster reduziert die Latenz und die Abhängigkeit von Drittanbieterdiensten. Außerdem kann es aus Sicherheitsgründen erforderlich sein, dass die Daten nicht die Organisation verlassen und die Nutzung von Drittanbieterdiensten nicht zulässig ist.

Voraussetzungen

• Grundlegende Kenntnisse von Google Cloud und der Console
• Grundlegende Kenntnisse der Befehlszeile und Cloud Shell

Aufgaben in diesem Lab

• AlloyDB Omni in einem Google Kubernetes-Cluster bereitstellen
• So stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her
• Daten in AlloyDB Omni laden
• Offenes Einbettungsmodell in GKE bereitstellen
• Einbettungsmodell in AlloyDB Omni registrieren
• Einbettungen für die semantische Suche generieren
• Generierte Einbettungen für die semantische Suche in AlloyDB Omni verwenden
• Vektorindexe in AlloyDB erstellen und verwenden

Voraussetzungen

• Ein Google Cloud-Konto und ein Google Cloud-Projekt
• Ein Webbrowser wie Chrome, der die Google Cloud Console und Cloud Shell unterstützt

2. Einrichtung und Anforderungen

Einrichtung der Umgebung im eigenen Tempo

1. Melden Sie sich in der Google Cloud Console an und erstellen Sie ein neues Projekt oder verwenden Sie ein vorhandenes. Wenn Sie noch kein Gmail- oder Google Workspace-Konto haben, müssen Sie ein Konto erstellen.

• Der Projektname ist der Anzeigename für die Teilnehmer dieses Projekts. Es ist ein Zeichenstring, der von Google APIs nicht verwendet wird. Sie können ihn jederzeit aktualisieren.
• Die Projekt-ID ist für alle Google Cloud-Projekte eindeutig und kann nach der Festlegung nicht mehr geändert werden. In der Cloud Console wird automatisch ein eindeutiger String generiert. In der Regel spielt es keine Rolle, wie er lautet. In den meisten Codelabs müssen Sie auf Ihre Projekt-ID verweisen (normalerweise als PROJECT_ID gekennzeichnet). Wenn Ihnen die generierte ID nicht gefällt, können Sie eine andere zufällige generieren. Alternativ können Sie Ihr eigenes Konto ausprobieren und prüfen, ob es verfügbar ist. Sie kann nach diesem Schritt nicht mehr geändert werden und bleibt für die Dauer des Projekts bestehen.
• Zur Information: Es gibt einen dritten Wert, die Projektnummer, die von einigen APIs verwendet wird. Weitere Informationen zu diesen drei Werten finden Sie in der Dokumentation.

Achtung:Eine Projekt-ID ist global eindeutig und kann nach der Auswahl nicht mehr von anderen verwendet werden. Sie sind der einzige Nutzer dieser ID. Auch wenn ein Projekt gelöscht wird, kann die ID nicht wiederverwendet werden.

Hinweis:Wenn Sie ein Gmail-Konto verwenden, können Sie den Standardspeicherort auf Keine Organisation belassen. Wenn Sie ein Google Workspace-Konto verwenden, wählen Sie einen Standort aus, der für Ihre Organisation sinnvoll ist.

2. Als Nächstes müssen Sie in der Cloud Console die Abrechnung aktivieren, um Cloud-Ressourcen/-APIs verwenden zu können. Die Durchführung dieses Codelabs ist kostenlos oder kostet nur sehr wenig. Wenn Sie die Ressourcen deaktivieren möchten, um Kosten nach Abschluss dieser Anleitung zu vermeiden, können Sie die von Ihnen erstellten Ressourcen oder das Projekt löschen. Neuen Google Cloud-Nutzern steht das kostenlose Testprogramm mit einem Guthaben von 300$ zur Verfügung.

Cloud Shell starten

Sie können Google Cloud zwar per Fernzugriff von Ihrem Laptop aus nutzen, in diesem Codelab verwenden Sie jedoch Google Cloud Shell, eine Befehlszeilenumgebung, die in der Cloud ausgeführt wird.

Klicken Sie in der Google Cloud Console rechts oben in der Symbolleiste auf das Cloud Shell-Symbol:

Die Bereitstellung und Verbindung mit der Umgebung sollte nur wenige Minuten dauern. Wenn der Vorgang abgeschlossen ist, sollte in etwa Folgendes angezeigt werden:

Diese virtuelle Maschine verfügt über sämtliche Entwicklertools, die Sie benötigen. Sie bietet ein Basisverzeichnis mit 5 GB nichtflüchtigem Speicher und läuft auf Google Cloud. Dadurch werden Netzwerkleistung und Authentifizierung erheblich verbessert. Alle Aufgaben in diesem Codelab können in einem Browser ausgeführt werden. Sie müssen nichts installieren.

3. Hinweis

API aktivieren

Ausgabe:

Beachten Sie, dass für einige Ressourcen, die Sie aktivieren, Kosten anfallen, wenn Sie nicht die Aktionsstufe verwenden. Wenn alle Ressourcen nach Abschluss des Labs gelöscht werden, betragen die Kosten für alle Ressourcen in der Regel nicht mehr als 5 $. Wir empfehlen Ihnen, Ihre Abrechnung zu prüfen und sicherzustellen, dass die Übung für Sie in Ordnung ist.

Prüfen Sie in Cloud Shell, ob Ihre Projekt-ID eingerichtet ist:

PROJECT_ID=$(gcloud config get-value project)
echo $PROJECT_ID

Wenn es in der Cloud Shell-Konfiguration nicht definiert ist, richten Sie es mit den folgenden Befehlen ein.

export PROJECT_ID=<your project>
gcloud config set project $PROJECT_ID

Aktivieren Sie alle erforderlichen Dienste:

gcloud services enable compute.googleapis.com
gcloud services enable container.googleapis.com

Erwartete Ausgabe

student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ PROJECT_ID=test-project-001-402417
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud config set project test-project-001-402417
Updated property [core/project].
student@cloudshell:~ (test-project-001-402417)$ gcloud services enable compute.googleapis.com
gcloud services enable container.googleapis.com
Operation "operations/acat.p2-4470404856-1f44ebd8-894e-4356-bea7-b84165a57442" finished successfully.

4. AlloyDB Omni in GKE bereitstellen

Um AlloyDB Omni in GKE bereitzustellen, müssen wir einen Kubernetes-Cluster gemäß den in den Anforderungen an den AlloyDB Omni-Operator aufgeführten Anforderungen vorbereiten.

Hinweis:Die neueste Version des Installationsleitfadens für AlloyDB on GKE finden Sie hier.

GKE-Cluster erstellen

Wir müssen einen Standard-GKE-Cluster mit einer Poolkonfiguration bereitstellen, die für die Bereitstellung eines Pods mit AlloyDB Omni-Instanz ausreicht. Für Omni sind mindestens 2 CPUs und 8 GB RAM mit etwas Spielraum für Operator- und Monitoring-Dienste erforderlich.

Richten Sie die Umgebungsvariablen für die Bereitstellung ein.

export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export LOCATION=us-central1
export CLUSTER_NAME=alloydb-ai-gke
export MACHINE_TYPE=e2-standard-4

Anschließend erstellen wir mit gcloud den GKE-Standardcluster.

gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${LOCATION} \
  --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
  --release-channel=rapid \
  --machine-type=${MACHINE_TYPE} \
  --num-nodes=1

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export LOCATION=us-central1
export CLUSTER_NAME=alloydb-ai-gke
export MACHINE_TYPE=n2-highmem-2
Your active configuration is: [gleb-test-short-001-415614]
student@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ gcloud container clusters create ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${LOCATION} \
  --workload-pool=${PROJECT_ID}.svc.id.goog \
  --release-channel=rapid \
  --machine-type=${MACHINE_TYPE} \
  --num-nodes=1
Note: The Kubelet readonly port (10255) is now deprecated. Please update your workloads to use the recommended alternatives. See https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/disable-kubelet-readonly-port for ways to check usage and for migration instructions.
Note: Your Pod address range (`--cluster-ipv4-cidr`) can accommodate at most 1008 node(s).
Creating cluster alloydb-ai-gke in us-central1..


NAME: omni01
ZONE: us-central1-a
MACHINE_TYPE: e2-standard-4
PREEMPTIBLE: 
INTERNAL_IP: 10.128.0.3
EXTERNAL_IP: 35.232.157.123
STATUS: RUNNING
student@cloudshell:~ (gleb-test-short-001-415614)$ 

Cluster vorbereiten

Wir müssen erforderliche Komponenten wie den Cert-Manager-Dienst installieren. Wir können der Anleitung in der Dokumentation zur Installation von cert-manager folgen.

Wir verwenden das Kubernetes-Befehlszeilentool kubectl, das bereits in Cloud Shell installiert ist. Bevor wir das Dienstprogramm verwenden können, müssen wir Anmeldedaten für unseren Cluster abrufen.

gcloud container clusters get-credentials ${CLUSTER_NAME} --region=${LOCATION}

Jetzt können wir den Cert-Manager mit kubectl installieren:

kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.16.2/cert-manager.yaml

Erwartete Console-Ausgabe(entfernt):

student@cloudshell:~$ kubectl apply -f https://github.com/cert-manager/cert-manager/releases/download/v1.16.2/cert-manager.yaml
namespace/cert-manager created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/certificaterequests.cert-manager.io created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/certificates.cert-manager.io created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/challenges.acme.cert-manager.io created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/clusterissuers.cert-manager.io created
...
validatingwebhookconfiguration.admissionregistration.k8s.io/cert-manager-webhook created

AlloyDB Omni installieren

Installieren Sie den AlloyDB Omni-Operator mit dem Helm-Dienstprogramm.

Hinweis:Wenn Sie Helm nicht installiert haben, können Sie es mithilfe der Anleitung auf der offiziellen Helm-Seite herunterladen .

Führen Sie den folgenden Befehl aus, um den AlloyDB Omni-Operator zu installieren:

export GCS_BUCKET=alloydb-omni-operator
export HELM_PATH=$(gcloud storage cat gs://$GCS_BUCKET/latest)
export OPERATOR_VERSION="${HELM_PATH%%/*}"
gcloud storage cp gs://$GCS_BUCKET/$HELM_PATH ./ --recursive
helm install alloydbomni-operator alloydbomni-operator-${OPERATOR_VERSION}.tgz \
--create-namespace \
--namespace alloydb-omni-system \
--atomic \
--timeout 5m

Erwartete Console-Ausgabe(entfernt):

student@cloudshell:~$ gcloud storage cp gs://$GCS_BUCKET/$HELM_PATH ./ --recursive
Copying gs://alloydb-omni-operator/1.2.0/alloydbomni-operator-1.2.0.tgz to file://./alloydbomni-operator-1.2.0.tgz
  Completed files 1/1 | 126.5kiB/126.5kiB
student@cloudshell:~$ helm install alloydbomni-operator alloydbomni-operator-${OPERATOR_VERSION}.tgz \
> --create-namespace \
> --namespace alloydb-omni-system \
> --atomic \
> --timeout 5m
NAME: alloydbomni-operator
LAST DEPLOYED: Mon Jan 20 13:13:20 2025
NAMESPACE: alloydb-omni-system
STATUS: deployed
REVISION: 1
TEST SUITE: None
student@cloudshell:~$

Sobald der AlloyDB Omni-Betriebsmechanismus installiert ist, können wir mit der Bereitstellung unseres Datenbankclusters fortfahren.

Hinweis:Wir müssen AlloyDB Omni mit dem Parameter „googleMLExtension=true“ bereitstellen, damit wir mit den KI-Modellen arbeiten können.

Weitere Informationen zu Optionen und Parametern finden Sie in der offiziellen AlloyDB Omni-Dokumentation.

Hier ist ein Beispiel für ein Bereitstellungsmanifest mit aktiviertem googleMLExtension-Parameter und internem (privatem) Load Balancer:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: db-pw-my-omni
type: Opaque
data:
  my-omni: "VmVyeVN0cm9uZ1Bhc3N3b3Jk"
---
apiVersion: alloydbomni.dbadmin.goog/v1
kind: DBCluster
metadata:
  name: my-omni
spec:
  databaseVersion: "15.7.0"
  primarySpec:
    adminUser:
      passwordRef:
        name: db-pw-my-omni
    features:
      googleMLExtension:
        enabled: true
    resources:
      cpu: 1
      memory: 8Gi
      disks:
      - name: DataDisk
        size: 20Gi
        storageClass: standard
    dbLoadBalancerOptions:
      annotations:
        networking.gke.io/load-balancer-type: "internal"
  allowExternalIncomingTraffic: true

Der geheime Wert für das Passwort ist eine Base64-Darstellung des Passworts „SehrStarkesPasswort“. Es ist zuverlässiger, den Passwortwert mit Google Secret Manager zu speichern. Weitere Informationen finden Sie in der Dokumentation.

Speichern Sie das Manifest als my-omni.yaml, um es im nächsten Schritt anzuwenden. Wenn Sie sich in Cloud Shell befinden, können Sie dies über den Editor tun. Klicken Sie dazu rechts oben im Terminal auf die Schaltfläche „Editor öffnen“.

Nachdem Sie die Datei unter dem Namen my-omni.yaml gespeichert haben, kehren Sie zum Terminal zurück, indem Sie auf die Schaltfläche „Terminal öffnen“ klicken.

Wenden Sie das Manifest my-omni.yaml mit dem kubectl-Dienstprogramm auf den Cluster an:

kubectl apply -f my-omni.yaml

Erwartete Console-Ausgabe:

secret/db-pw-my-omni created
dbcluster.alloydbomni.dbadmin.goog/my-omni created

Prüfen Sie den Status des Clusters my-omni mit dem kubectl-Dienstprogramm:

kubectl get dbclusters.alloydbomni.dbadmin.goog my-omni -n default

Während der Bereitstellung durchläuft der Cluster verschiedene Phasen und sollte schließlich den Status DBClusterReady erreichen.

Erwartete Console-Ausgabe:

$ kubectl get dbclusters.alloydbomni.dbadmin.goog my-omni -n default
NAME      PRIMARYENDPOINT   PRIMARYPHASE   DBCLUSTERPHASE   HAREADYSTATUS   HAREADYREASON
my-omni   10.131.0.33        Ready          DBClusterReady

Verbindung zu AlloyDB Omni herstellen

Über einen Kubernetes-Pod verbinden

Sobald der Cluster bereit ist, können wir die PostgreSQL-Client-Binärdateien im AlloyDB Omni-Instanz-Pod verwenden. Wir ermitteln die Pod-ID und verwenden dann kubectl, um eine direkte Verbindung zum Pod herzustellen und Clientsoftware auszuführen. Das Passwort lautet „SehrStarkesPasswort“, wie über den Hash in my-omni.yaml festgelegt:

DB_CLUSTER_NAME=my-omni
DB_CLUSTER_NAMESPACE=default
DBPOD=`kubectl get pod --selector=alloydbomni.internal.dbadmin.goog/dbcluster=$DB_CLUSTER_NAME,alloydbomni.internal.dbadmin.goog/task-type=database -n $DB_CLUSTER_NAMESPACE -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}'`
kubectl exec -ti $DBPOD -n $DB_CLUSTER_NAMESPACE -c database -- psql -h localhost -U postgres

Beispiel für eine Konsolenausgabe:

DB_CLUSTER_NAME=my-omni
DB_CLUSTER_NAMESPACE=default
DBPOD=`kubectl get pod --selector=alloydbomni.internal.dbadmin.goog/dbcluster=$DB_CLUSTER_NAME,alloydbomni.internal.dbadmin.goog/task-type=database -n $DB_CLUSTER_NAMESPACE -o jsonpath='{.items[0].metadata.name}'`
kubectl exec -ti $DBPOD -n $DB_CLUSTER_NAMESPACE -c database -- psql -h localhost -U postgres
Password for user postgres: 
psql (15.7)
SSL connection (protocol: TLSv1.3, cipher: TLS_AES_128_GCM_SHA256, compression: off)
Type "help" for help.

postgres=#

5. KI-Modell in GKE bereitstellen

Um die AlloyDB Omni-KI-Integration mit lokalen Modellen zu testen, müssen wir ein Modell im Cluster bereitstellen.

Knotenpool für das Modell erstellen

Zum Ausführen des Modells müssen wir einen Knotenpool für die Inferenz vorbereiten. Aus Leistungsgründen ist ein Pool mit Grafikbeschleunigern mit einer Knotenkonfiguration wie g2-standard-8 mit L4-Nvidia-Beschleuniger am besten geeignet.

Erstellen Sie den Knotenpool mit L4-Beschleuniger:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export LOCATION=us-central1
export CLUSTER_NAME=alloydb-ai-gke
gcloud container node-pools create gpupool \
  --accelerator type=nvidia-l4,count=1,gpu-driver-version=latest \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --location=${LOCATION} \
  --node-locations=${LOCATION}-a \
  --cluster=${CLUSTER_NAME} \
  --machine-type=g2-standard-8 \
  --num-nodes=1

Erwartete Ausgabe

student@cloudshell$ export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
Your active configuration is: [pant]
export LOCATION=us-central1
export CLUSTER_NAME=alloydb-ai-gke
student@cloudshell$ gcloud container node-pools create gpupool \
>   --accelerator type=nvidia-l4,count=1,gpu-driver-version=latest \
>   --project=${PROJECT_ID} \
>   --location=${LOCATION} \
>   --node-locations=${LOCATION}-a \
>   --cluster=${CLUSTER_NAME} \
>   --machine-type=g2-standard-8 \
>   --num-nodes=1
Note: Machines with GPUs have certain limitations which may affect your workflow. Learn more at https://cloud.google.com/kubernetes-engine/docs/how-to/gpus
Note: Starting in GKE 1.30.1-gke.115600, if you don't specify a driver version, GKE installs the default GPU driver for your node's GKE version.
Creating node pool gpupool...done.
Created [https://container.googleapis.com/v1/projects/student-test-001/zones/us-central1/clusters/alloydb-ai-gke/nodePools/gpupool].
NAME     MACHINE_TYPE   DISK_SIZE_GB  NODE_VERSION
gpupool  g2-standard-8  100           1.31.4-gke.1183000

Bereitstellungsmanifest vorbereiten

Zum Bereitstellen des Modells müssen wir ein Bereitstellungsmanifest vorbereiten.

Wir verwenden das Einbettungsmodell „BGE Base v1.5“ von Hugging Face. Die Modellkarte finden Sie hier. Zum Bereitstellen des Modells können wir die Anleitung von Hugging Face und das Bereitstellungspaket von GitHub verwenden.

Paket klonen

git clone https://github.com/huggingface/Google-Cloud-Containers

Bearbeiten Sie das Manifest, indem Sie den Wert „cloud.google.com/gke-accelerator“ durch „nvidia-l4“ ersetzen und den Ressourcen Limits hinzufügen.

vi Google-Cloud-Containers/examples/gke/tei-deployment/gpu-config/deployment.yaml

Hier ist ein korrigiertes Manifest.

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: tei-deployment
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: tei-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: tei-server
        hf.co/model: Snowflake--snowflake-arctic-embed-m
        hf.co/task: text-embeddings
    spec:
      containers:
        - name: tei-container
          image: us-docker.pkg.dev/deeplearning-platform-release/gcr.io/huggingface-text-embeddings-inference-cu122.1-4.ubuntu2204:latest
          resources:
            requests:
              nvidia.com/gpu: 1
            limits:
              nvidia.com/gpu: 1
          env:
            - name: MODEL_ID
              value: Snowflake/snowflake-arctic-embed-m
            - name: NUM_SHARD
              value: "1"
            - name: PORT
              value: "8080"
          volumeMounts:
            - mountPath: /dev/shm
              name: dshm
            - mountPath: /data
              name: data
      volumes:
        - name: dshm
          emptyDir:
            medium: Memory
            sizeLimit: 1Gi
        - name: data
          emptyDir: {}
      nodeSelector:
        cloud.google.com/gke-accelerator: nvidia-l4

Modell bereitstellen

Wir müssen ein Dienstkonto und einen Namespace für die Bereitstellung vorbereiten.

Erstellen Sie einen Kubernetes-Namespace hf-gke-namespace.

export NAMESPACE=hf-gke-namespace
kubectl create namespace $NAMESPACE

Kubernetes-Dienstkonto erstellen

export SERVICE_ACCOUNT=hf-gke-service-account
kubectl create serviceaccount $SERVICE_ACCOUNT --namespace $NAMESPACE

Modell bereitstellen

kubectl apply -f Google-Cloud-Containers/examples/gke/tei-deployment/gpu-config

Bereitstellungen prüfen

kubectl get pods

Modelldienst prüfen

kubectl get service tei-service

Es sollte der ausgeführte Diensttyp ClusterIP angezeigt werden.

Beispielausgabe:

student@cloudshell$ kubectl get service tei-service
NAME          TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)    AGE
tei-service   ClusterIP   34.118.233.48   <none>        8080/TCP   10m

Die CLUSTER-IP für den Dienst verwenden wir als Endpunktadresse. Die Modell-Embedding kann über den URI http://34.118.233.48:8080/embed antworten. Sie wird später verwendet, wenn Sie das Modell in AlloyDB Omni registrieren.

Wir können es mit dem Befehl „kubectl port-forward“ testen.

kubectl port-forward service/tei-service 8080:8080

Die Portweiterleitung wird in einer Cloud Shell-Sitzung ausgeführt. Wir benötigen eine weitere Sitzung, um sie zu testen.

Öffnen Sie einen weiteren Cloud Shell-Tab über das Pluszeichen oben.

Führen Sie dann einen Curl-Befehl in der neuen Shell-Sitzung aus.

curl http://localhost:8080/embed \
    -X POST \
    -d '{"inputs":"Test"}' \
    -H 'Content-Type: application/json'

Es sollte ein Vektorarray wie in der folgenden Beispielausgabe (entfernt) zurückgegeben werden:

curl http://localhost:8080/embed \
>     -X POST \
>     -d '{"inputs":"Test"}' \
>     -H 'Content-Type: application/json'
[[-0.018975832,0.0071419072,0.06347208,0.022992613,0.014205903
...
-0.03677433,0.01636146,0.06731572]]

6. Modell in AlloyDB Omni registrieren

Um zu testen, wie AlloyDB Omni mit dem bereitgestellten Modell funktioniert, müssen wir eine Datenbank erstellen und das Modell registrieren.

Datenbank erstellen

Erstellen Sie eine GCE-VM als Jumpbox, stellen Sie von Ihrer Client-VM eine Verbindung zu AlloyDB Omni her und erstellen Sie eine Datenbank.

Wir benötigen die Jumpbox, da der externe GKE-Load Balancer für Omni Ihnen Zugriff über die VPC mithilfe privater IP-Adressen bietet, aber keine Verbindung von außerhalb der VPC zulässt. Sie ist im Allgemeinen sicherer und Ihre Datenbankinstanz ist nicht dem Internet ausgesetzt. Sehen Sie sich das Diagramm an.

Führen Sie Folgendes aus, um in der Cloud Shell-Sitzung eine VM zu erstellen:

export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances create instance-1 \
    --zone=$ZONE 

Hinweis:Die VM muss Zugriff auf die IP-Adresse des internen Load Balancers von AlloyDB Omni haben und den PostgreSQL-Client installiert haben.

IP-Adresse des AlloyDB Omni-Endpunkts mit kubectl in der Cloud Shell ermitteln:

kubectl get dbclusters.alloydbomni.dbadmin.goog my-omni -n default

Notieren Sie sich den PRIMARYENDPOINT. Hier ein Beispiel:

Ergebnis:

student@cloudshell:~$ kubectl get dbclusters.alloydbomni.dbadmin.goog my-omni -n default
NAME      PRIMARYENDPOINT   PRIMARYPHASE   DBCLUSTERPHASE   HAREADYSTATUS   HAREADYREASON
my-omni   10.131.0.33        Ready          DBClusterReady
student@cloudshell:~$

10.131.0.33 ist die IP-Adresse, die wir in unseren Beispielen verwenden, um eine Verbindung zur AlloyDB Omni-Instanz herzustellen.

So stellen Sie eine Verbindung zur VM über gcloud her:

gcloud compute ssh instance-1 --zone=$ZONE 

Wenn Sie zur Generierung eines SSH-Schlüssels aufgefordert werden, folgen Sie der Anleitung. Weitere Informationen zu SSH-Verbindungen finden Sie in der Dokumentation.

Installieren Sie in der SSH-Sitzung zur VM den PostgreSQL-Client:

sudo apt-get update
sudo apt-get install --yes postgresql-client

Exportieren Sie die IP-Adresse des AlloyDB Omni-Load Balancers wie im folgenden Beispiel (ersetzen Sie „IP“ durch die IP-Adresse Ihres Load Balancers):

export INSTANCE_IP=10.131.0.33

Stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her. Das Passwort lautet „SehrStarkesPasswort“, wie über den Hash in my-omni.yaml festgelegt:

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require"

Führen Sie in der eingerichteten psql-Sitzung Folgendes aus:

create database demo;

Beenden Sie die Sitzung und stellen Sie eine Verbindung zur Datenbankdemo her. Sie können auch einfach „\c demo“ in derselben Sitzung ausführen.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require dbname=demo"

Transformationsfunktionen erstellen

Für Einbettungsmodelle von Drittanbietern müssen wir Transformationsfunktionen erstellen, die die Eingabe und Ausgabe in das Format formatieren, das vom Modell und unseren internen Funktionen erwartet wird.

Hier ist die Transformationsfunktion, die die Eingabe verarbeitet:

-- Input Transform Function corresponding to the custom model endpoint
CREATE OR REPLACE FUNCTION tei_text_input_transform(model_id VARCHAR(100), input_text TEXT)
RETURNS JSON
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
  transformed_input JSON;
  model_qualified_name TEXT;
BEGIN
  SELECT json_build_object('inputs', input_text, 'truncate', true)::JSON INTO transformed_input;
  RETURN transformed_input;
END;
$$;

Führen Sie den bereitgestellten Code aus, während Sie mit der Demodatenbank verbunden sind, wie in der Beispielausgabe gezeigt:

demo=# -- Input Transform Function corresponding to the custom model endpoint
CREATE OR REPLACE FUNCTION tei_text_input_transform(model_id VARCHAR(100), input_text TEXT)
RETURNS JSON
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
  transformed_input JSON;
  model_qualified_name TEXT;
BEGIN
  SELECT json_build_object('inputs', input_text, 'truncate', true)::JSON INTO transformed_input;
  RETURN transformed_input;
END;
$$;
CREATE FUNCTION
demo=#

Und hier ist die Ausgabefunktion, die die Antwort des Modells in das Array mit reellen Zahlen umwandelt:

-- Output Transform Function corresponding to the custom model endpoint
CREATE OR REPLACE FUNCTION tei_text_output_transform(model_id VARCHAR(100), response_json JSON)
RETURNS REAL[]
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
  transformed_output REAL[];
BEGIN
  SELECT ARRAY(SELECT json_array_elements_text(response_json->0)) INTO transformed_output;
  RETURN transformed_output;
END;
$$;

Führen Sie es in derselben Sitzung aus:

demo=# -- Output Transform Function corresponding to the custom model endpoint
CREATE OR REPLACE FUNCTION tei_text_output_transform(model_id VARCHAR(100), response_json JSON)
RETURNS REAL[]
LANGUAGE plpgsql
AS $$
DECLARE
  transformed_output REAL[];
BEGIN
  SELECT ARRAY(SELECT json_array_elements_text(response_json->0)) INTO transformed_output;
  RETURN transformed_output;
END;
$$;
CREATE FUNCTION
demo=#

Modell registrieren

Jetzt können wir das Modell in der Datenbank registrieren.

Hier ist der Aufruf zum Registrieren des Modells mit dem Namen bge-base-1.5. Ersetzen Sie die IP 34.118.233.48 durch die IP-Adresse Ihres Modelldiensts (die Ausgabe von kubectl get service tei-service):

CALL
  google_ml.create_model(
    model_id => 'bge-base-1.5',
    model_request_url => 'http://34.118.233.48:8080/embed',
    model_provider => 'custom',
    model_type => 'text_embedding',
    model_in_transform_fn => 'tei_text_input_transform',
    model_out_transform_fn => 'tei_text_output_transform');

Führen Sie den bereitgestellten Code aus, während Sie mit der Demodatenbank verbunden sind:

demo=# CALL
  google_ml.create_model(
    model_id => 'bge-base-1.5',
    model_request_url => 'http://34.118.233.48:8080/embed',
    model_provider => 'custom',
    model_type => 'text_embedding',
    model_in_transform_fn => 'tei_text_input_transform',
    model_out_transform_fn => 'tei_text_output_transform');
CALL
demo=#

Wir können das Registriermodell mit der folgenden Testabfrage testen, die ein Array mit reellen Zahlen zurückgeben sollte.

select google_ml.embedding('bge-base-1.5','What is AlloyDB Omni?');

7. Modell in AlloyDB Omni testen

Daten laden

Um zu testen, wie AlloyDB Omni mit dem bereitgestellten Modell funktioniert, müssen wir einige Daten laden. Ich habe dieselben Daten wie in einem der anderen Codelabs für die Vektorsuche in AlloyDB verwendet.

Eine Möglichkeit zum Laden der Daten besteht darin, das Google Cloud SDK und die PostgreSQL-Clientsoftware zu verwenden. Wir können dieselbe Client-VM verwenden, mit der die Demo-Datenbank erstellt wurde. Das Google Cloud SDK sollte bereits dort installiert sein, wenn Sie die Standardeinstellungen für das VM-Image verwendet haben. Wenn Sie jedoch ein benutzerdefiniertes Bild ohne Google SDK verwendet haben, können Sie es gemäß der Dokumentation hinzufügen.

Exportieren Sie die IP-Adresse des AlloyDB Omni-Load Balancers wie im folgenden Beispiel (ersetzen Sie „IP“ durch die IP-Adresse Ihres Load Balancers):

export INSTANCE_IP=10.131.0.33

Stellen Sie eine Verbindung zur Datenbank her und aktivieren Sie die pgvector-Erweiterung.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require dbname=demo"

In der psql-Sitzung:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;

Beenden Sie die psql-Sitzung und führen Sie in der Befehlszeilen-Sitzung Befehle aus, um die Daten in die Demodatenbank zu laden.

Erstellen Sie die Tabellen:

gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_demo_schema.sql |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo"

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_demo_schema.sql |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo"
Password for user postgres:
SET
SET
SET
SET
SET
 set_config
------------

(1 row)

SET
SET
SET
SET
SET
SET
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE TABLE
ALTER TABLE
CREATE SEQUENCE
ALTER TABLE
ALTER SEQUENCE
ALTER TABLE
ALTER TABLE
ALTER TABLE
student@cloudshell:~$ 

Hier ist eine Liste der erstellten Tabellen:

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\dt+"

Ausgabe:

student@cloudshell:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\dt+"
Password for user postgres: 
                                           List of relations
 Schema |       Name       | Type  |  Owner   | Persistence | Access method |    Size    | Description 
--------+------------------+-------+----------+-------------+---------------+------------+-------------
 public | cymbal_embedding | table | postgres | permanent   | heap          | 8192 bytes | 
 public | cymbal_inventory | table | postgres | permanent   | heap          | 8192 bytes | 
 public | cymbal_products  | table | postgres | permanent   | heap          | 8192 bytes | 
 public | cymbal_stores    | table | postgres | permanent   | heap          | 8192 bytes | 
(4 rows)
student@cloudshell:~$ 

Laden Sie Daten in die Tabelle cymbal_products:

gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_products.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_products from stdin csv header"

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_products.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_products from stdin csv header"
COPY 941
student@cloudshell:~$ 

Hier ein Beispiel für einige Zeilen aus der Tabelle cymbal_products.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT uniq_id,left(product_name,30),left(product_description,50),sale_price FROM cymbal_products limit 3"

Ausgabe:

student@cloudshell:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT uniq_id,left(product_name,30),left(product_description,50),sale_price FROM cymbal_products limit 3"
Password for user postgres: 
             uniq_id              |              left              |                        left                        | sale_price 
----------------------------------+--------------------------------+----------------------------------------------------+------------
 a73d5f754f225ecb9fdc64232a57bc37 | Laundry Tub Strainer Cup       |   Laundry tub strainer cup Chrome For 1-.50, drain |      11.74
 41b8993891aa7d39352f092ace8f3a86 | LED Starry Star Night Light La |  LED Starry Star Night Light Laser Projector 3D Oc |      46.97
 ed4a5c1b02990a1bebec908d416fe801 | Surya Horizon HRZ-1060 Area Ru |  The 100% polypropylene construction of the Surya  |       77.4
(3 rows)
student@cloudshell:~$ 

Laden Sie Daten in die Tabelle cymbal_inventory:

gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_inventory.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_inventory from stdin csv header"

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_inventory.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_inventory from stdin csv header"
Password for user postgres: 
COPY 263861
student@cloudshell:~$ 

Hier ein Beispiel für einige Zeilen aus der Tabelle cymbal_inventory.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT * FROM cymbal_inventory LIMIT 3"

Ausgabe:

student@cloudshell:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT * FROM cymbal_inventory LIMIT 3"
Password for user postgres: 
 store_id |             uniq_id              | inventory 
----------+----------------------------------+-----------
     1583 | adc4964a6138d1148b1d98c557546695 |         5
     1490 | adc4964a6138d1148b1d98c557546695 |         4
     1492 | adc4964a6138d1148b1d98c557546695 |         3
(3 rows)
student@cloudshell:~$ 

Laden Sie Daten in die Tabelle cymbal_stores:

gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_stores.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_stores from stdin csv header"

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ gcloud storage cat gs://cloud-training/gcc/gcc-tech-004/cymbal_stores.csv |psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "\copy cymbal_stores from stdin csv header"
Password for user postgres: 
COPY 4654
student@cloudshell:~$

Hier sind einige Zeilen aus der Tabelle cymbal_stores.

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT store_id, name, zip_code FROM cymbal_stores limit 3"

Ausgabe:

student@cloudshell:~$ psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres dbname=demo" -c "SELECT store_id, name, zip_code FROM cymbal_stores limit 3"
Password for user postgres: 
 store_id |       name        | zip_code 
----------+-------------------+----------
     1990 | Mayaguez Store    |      680
     2267 | Ware Supercenter  |     1082
     4359 | Ponce Supercenter |      780
(3 rows)
student@cloudshell:~$ 

Einbettungen erstellen

Stellen Sie mit psql eine Verbindung zur Demodatenbank her und erstellen Sie anhand der Produktnamen und ‑beschreibungen Einbettungen für die in der Tabelle „cymbal_products“ beschriebenen Produkte.

Stellen Sie eine Verbindung zur Demodatenbank her:

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require dbname=demo"

Wir verwenden die Tabelle „cymbal_embedding“ mit Spalteneinbettung, um unsere Einbettungen zu speichern, und die Produktbeschreibung als Texteingabe für die Funktion.

Aktivieren Sie die Zeitmessung für Ihre Abfragen, um sie später mit Remote-Modellen zu vergleichen.

\timing

Führen Sie die Abfrage aus, um die Einbettungen zu erstellen:

INSERT INTO cymbal_embedding(uniq_id,embedding)  SELECT uniq_id, google_ml.embedding('bge-base-1.5',product_description)::vector FROM cymbal_products;

Erwartete Console-Ausgabe:

demo=#  INSERT INTO cymbal_embedding(uniq_id,embedding)  SELECT uniq_id, google_ml.embedding('bge-base-1.5',product_description)::vector FROM cymbal_products;
INSERT 0 941
Time: 11069.762 ms (00:11.070)
demo=#

In diesem Beispiel dauerte das Erstellen von Einbettungen für 941 Einträge etwa 11 Sekunden.

Testabfragen ausführen

Stellen Sie mit psql eine Verbindung zur Demodatenbank her und aktivieren Sie die Zeitmessung, um die Ausführungszeit unserer Abfragen zu messen, wie wir es beim Erstellen von Einbettungen getan haben.

Suchen wir die fünf besten Produkte, die zu einer Anfrage wie „Welche Obstbäume gedeihen hier gut?“ passen. Verwenden Sie dabei die Kosinus-Distanz als Algorithmus für die Vektorsuche.

Führen Sie in der psql-Sitzung Folgendes aus:

SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        (ce.embedding <=> google_ml.embedding('bge-base-1.5','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) as distance
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_embedding ce on
        ce.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        distance ASC
LIMIT 5;

Hinweis:Je nach Modellversion können die Top-Einträge einige Abweichungen aufweisen.

Erwartete Console-Ausgabe:

demo=# SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        (ce.embedding <=> google_ml.embedding('bge-base-1.5','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) as distance
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_embedding ce on
        ce.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        distance ASC
LIMIT 5;
     product_name      |                                   description                                    | sale_price | zip_code |      distance
-----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+------------+----------+---------------------
 California Sycamore   | This is a beautiful sycamore tree that can grow to be over 100 feet tall. It is  |     300.00 |    93230 | 0.22753925487632942
 Toyon                 | This is a beautiful toyon tree that can grow to be over 20 feet tall. It is an e |      10.00 |    93230 | 0.23497374266229387
 California Peppertree | This is a beautiful peppertree that can grow to be over 30 feet tall. It is an e |      25.00 |    93230 | 0.24215884459965364
 California Redwood    | This is a beautiful redwood tree that can grow to be over 300 feet tall. It is a |    1000.00 |    93230 | 0.24564130578287147
 Cherry Tree           | This is a beautiful cherry tree that will produce delicious cherries. It is an d |      75.00 |    93230 | 0.24846117929767153
(5 rows)

Time: 28.724 ms
demo=#

Die Abfrage dauerte 28 ms und gab eine Liste von Trommeln aus der Tabelle „cymbal_products“ zurück, die der Anfrage entsprach und deren Inventar im Geschäft mit der Nummer 1583 verfügbar war.

ANN-Index erstellen

Bei einem kleinen Datensatz ist es einfach, die genaue Suche zu verwenden, bei der alle Einbettungen gescannt werden. Wenn die Daten jedoch wachsen, steigen auch die Lade- und Antwortzeit. Um die Leistung zu verbessern, können Sie Indizes für Ihre Daten zum Einbetten erstellen. Hier ist ein Beispiel dafür, wie Sie den Google ScaNN-Index für Vektordaten verwenden.

Stellen Sie die Verbindung zur Demodatenbank wieder her, wenn sie unterbrochen wurde:

psql "host=$INSTANCE_IP user=postgres sslmode=require dbname=demo"

Aktivieren Sie die Erweiterung „alloydb_scann“:

CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS alloydb_scann;

Erstellen Sie den Index:

CREATE INDEX cymbal_embedding_scann ON cymbal_embedding USING scann (embedding cosine);

Führen Sie dieselbe Abfrage wie zuvor aus und vergleichen Sie die Ergebnisse:

demo=# SELECT
        cp.product_name,
        left(cp.product_description,80) as description,
        cp.sale_price,
        cs.zip_code,
        (ce.embedding <=> google_ml.embedding('bge-base-1.5','What kind of fruit trees grow well here?')::vector) as distance
FROM
        cymbal_products cp
JOIN cymbal_embedding ce on
        ce.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_inventory ci on
        ci.uniq_id=cp.uniq_id
JOIN cymbal_stores cs on
        cs.store_id=ci.store_id
        AND ci.inventory>0
        AND cs.store_id = 1583
ORDER BY
        distance ASC
LIMIT 5;
     product_name      |                                   description                                    | sale_price | zip_code |      distance
-----------------------+----------------------------------------------------------------------------------+------------+----------+---------------------
 California Sycamore   | This is a beautiful sycamore tree that can grow to be over 100 feet tall. It is  |     300.00 |    93230 | 0.22753925487632942
 Toyon                 | This is a beautiful toyon tree that can grow to be over 20 feet tall. It is an e |      10.00 |    93230 | 0.23497374266229387
 California Peppertree | This is a beautiful peppertree that can grow to be over 30 feet tall. It is an e |      25.00 |    93230 | 0.24215884459965364
 California Redwood    | This is a beautiful redwood tree that can grow to be over 300 feet tall. It is a |    1000.00 |    93230 | 0.24564130578287147
 Fremont Cottonwood    | This is a beautiful cottonwood tree that can grow to be over 100 feet tall. It i |     200.00 |    93230 |  0.2533482837690365
(5 rows)

Time: 14.665 ms
demo=#

Die Abfrageausführungszeit hat sich geringfügig verkürzt. Bei größeren Datenmengen ist dieser Vorteil noch deutlicher. Die Ergebnisse sind ziemlich ähnlich und nur „Cherry“ wurde durch „Fremont Cottonwood“ ersetzt.

Weitere Abfragen ausprobieren und mehr über die Auswahl des Vektorindexes erfahren Sie in der Dokumentation.

Denken Sie daran, dass AlloyDB Omni noch mehr Funktionen und Labs bietet.

• Analytische Abfragen mit der spaltenbasierten Engine in AlloyDB Omni beschleunigen

8. Umgebung bereinigen

Jetzt können wir unseren GKE-Cluster mit AlloyDB Omni und einem KI-Modell löschen.

GKE-Cluster löschen

Führen Sie in Cloud Shell Folgendes aus:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export LOCATION=us-central1
export CLUSTER_NAME=alloydb-ai-gke
gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --region=${LOCATION}

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ gcloud container clusters delete ${CLUSTER_NAME} \
>   --project=${PROJECT_ID} \
>   --region=${LOCATION}
The following clusters will be deleted.
 - [alloydb-ai-gke] in [us-central1]

Do you want to continue (Y/n)?  Y

Deleting cluster alloydb-ai-gke...done.
Deleted

VM löschen

Führen Sie in Cloud Shell Folgendes aus:

export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete instance-1 \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --zone=${ZONE}

Erwartete Console-Ausgabe:

student@cloudshell:~$ export PROJECT_ID=$(gcloud config get project)
export ZONE=us-central1-a
gcloud compute instances delete instance-1 \
  --project=${PROJECT_ID} \
  --zone=${ZONE}
Your active configuration is: [cloudshell-5399]
The following instances will be deleted. Any attached disks configured to be auto-deleted will be deleted unless they are attached to any other instances or the `--keep-disks` flag is given and specifies them for keeping. Deleting a disk 
is irreversible and any data on the disk will be lost.
 - [instance-1] in [us-central1-a]

Do you want to continue (Y/n)?  Y

Deleted

Wenn Sie ein neues Projekt für dieses Codelab erstellt haben, können Sie stattdessen das gesamte Projekt löschen: https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager

9. Glückwunsch

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des Codelabs.

Behandelte Themen

• AlloyDB Omni in einem Google Kubernetes-Cluster bereitstellen
• So stellen Sie eine Verbindung zu AlloyDB Omni her
• Daten in AlloyDB Omni laden
• Offenes Einbettungsmodell in GKE bereitstellen
• Einbettungsmodell in AlloyDB Omni registrieren
• Einbettungen für die semantische Suche generieren
• Generierte Einbettungen für die semantische Suche in AlloyDB Omni verwenden
• Vektorindexe in AlloyDB erstellen und verwenden

Weitere Informationen zur Arbeit mit KI in AlloyDB Omni finden Sie in der Dokumentation.

10. Umfrage

Ausgabe:

Wie möchten Sie diese Anleitung verwenden?

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