Comment faire évoluer la génération AI vers des milliards de lignes dans BigQuery à une fraction du coût

Comment faire évoluer la génération AI vers des milliards de lignes dans BigQuery à une fraction du coût

4 mai 2026 • 19:53
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Futur-IA: Comment faire évoluer la génération AI vers des milliards de lignes dans BigQuery à une fraction du coût



Auteur: Google Cloud Tech  –  Durée: 00:04:45

Documentation pour le mode optimisé → https://goo.gle/optimize-ai-functions
Présentation de l'IA générative dans BigQuery → https://goo.gle/bq-genai-overview

Pour beaucoup, exécuter l’IA générative sur des ensembles de données massifs semble hors de portée en raison des coûts et de la lenteur des temps de traitement. D'autres se contentent de techniques de ML traditionnelles qui nécessitent des compétences spécialisées et donnent souvent des résultats de moindre qualité. Grâce au mode optimisé pour les fonctions BigQuery IA, vous pouvez désormais obtenir des résultats de qualité LLM à une fraction du coût et aux vitesses BigQuery. Dans cette vidéo, nous allons vous montrer comment BigQuery utilise la distillation et l'intégration de modèles pour traiter des ensembles de données volumineux, réduisant ainsi la latence des requêtes et la consommation de jetons. Chapitres : 0:00 – Défi de la mise à l'échelle de la génération AI 1:07 – Présentation du mode optimisé pour BigQuery AI 1:22 – Comment ça marche : distillation et intégration de modèles 1:57 – Optimisation automatique avec AI.IF et AI.CLASSIFY 2:16 – Démo : Analyse d'images et de texte avec le mode optimisé 4:23 – Conclusion et prochaines étapes 🔔 Abonnez-vous à Google Cloud Tech → https://goo.gle/GoogleCloudTech

#BigQuery #GoogleCloud #Gemini #GenAI #SQL #DataAnalytics Intervenant : Rushabh Desai Produits mentionnés : BigQuery

Traduit en français à partir de cette source

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