BigQueryML创建模型太耗时。
创始人
2024-12-12 16:31:21
0

可以使用以下技巧优化 BigQuery ML 的模型创建时间:

  1. 缩小数据集的范围:BigQuery ML 处理大量数据需要大量计算资源,会导致创建模型的速度变慢。因此,你可以缩小数据集的范围,只使用必要的数据。

在以下 SQL 示例中,我们用 LIMIT 语句限制数据集的大小:

CREATE MODEL mymodel
OPTIONS(
  model_type='linear_reg'
) AS 
SELECT * FROM mytable
LIMIT 10000
  1. 多个模型创建任务并行运行:如果你需要训练多个模型,可以将这些模型创建任务并行运行,以提高模型创建的速度。

以下是一个使用 bq 命令行工具和 GNU Parallel 库的示例:

parallel --jobs 4 "bq query --nouse_legacy_sql 'CREATE MODEL mymodel_{1} OPTIONS(model_type=\"linear_reg\") AS SELECT * FROM mytable WHERE x = {1}'" ::: {1..4}

此示例创建了 4 个线性回归模型,分别使用了一个不同的 x 值。

  1. 使用预选参数:BigQuery ML 支持一些预选参数,以便在模型创建时进行优化。例如,可以设置 learning_rate 参数,以控制学习速度。

以下是一个使用 learning_rate 参数的示例:

CREATE MODEL mymodel
OPTIONS(
  model_type='linear_reg',
  learning_rate=0.1
) AS 
SELECT * FROM mytable
  1. 选择正确的模型类型:BigQuery ML 提供了多种模型类型,每种类型有其自己的优点和缺点。因此,你应该根据你的数据集属性和数据分布来选择正确的模型类型。

例如,如果你的数据集中包含分类变量,则使用逻

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