Crea un elemento

Puoi creare una caratteristica dopo aver creato un gruppo di caratteristiche e associato una tabella BigQuery o una vista BigQuery. Puoi creare più caratteristiche per un gruppo di caratteristiche e associare ogni caratteristica a una colonna specifica nell'origine dati BigQuery. Per informazioni su come utilizzare BigQuery, consulta la documentazione di BigQuery.

Ad esempio, se il gruppo di caratteristiche featuregroup1 è associato alla tabella BigQuery datasource_1 contenente i valori delle caratteristiche nelle colonne fval1 e fval2, puoi creare la caratteristica feature_1 in featuregroup1 e associarla ai valori delle caratteristiche nella colonna fval1. Allo stesso modo, puoi creare un'altra caratteristica denominata feature_2 e associarla ai valori delle caratteristiche nella colonna fval2.

La registrazione dell'origine dati utilizzando gruppi di caratteristiche e funzionalità offre i seguenti vantaggi:

  • Puoi definire una visualizzazione delle caratteristiche per la pubblicazione online utilizzando colonne delle caratteristiche specifiche da più origini dati BigQuery.

  • Puoi formattare i dati come serie temporale includendo la colonna feature_timestamp. Vertex AI Feature Store pubblica solo i valori più recenti delle caratteristiche dai dati delle caratteristiche ed esclude i valori storici.

Prima di iniziare

Autentica in Vertex AI, se non l'hai già fatto.

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

REST

Per utilizzare gli esempi di API REST in questa pagina in un ambiente di sviluppo locale, utilizzi le credenziali che fornisci a gcloud CLI.

    Installa Google Cloud CLI, quindi initialize eseguendo questo comando: 

    gcloud init

Per maggiori informazioni, consulta Autenticazione per l'utilizzo di REST nella documentazione sull'autenticazione di Google Cloud.

Creare una caratteristica all'interno di un gruppo di caratteristiche

Utilizza gli esempi riportati di seguito per creare una caratteristica all'interno di un gruppo di caratteristiche e associare una colonna contenente i valori delle caratteristiche dall'origine dati BigQuery registrata per il gruppo di caratteristiche.

Console

Segui le istruzioni riportate di seguito per aggiungere funzionalità a un gruppo di funzionalità esistente utilizzando la console Google Cloud.

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Feature Store.

    Vai alla pagina Feature Store

  2. Nella sezione Gruppi di caratteristiche, fai clic su nella riga corrispondente al gruppo di caratteristiche a cui vuoi aggiungere una caratteristica, quindi fai clic su Aggiungi caratteristiche.

  3. Per ogni caratteristica, inserisci un Nome funzionalità e fai clic sul nome della colonna di origine BigQuery corrispondente nell'elenco. Per aggiungere altre funzionalità, fai clic su Aggiungi un'altra funzionalità.

  4. Fai clic su Crea.

REST

Per creare una risorsa Feature, invia una richiesta POST utilizzando il metodo features.create.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova il gruppo di caratteristiche, ad esempio us-central1.
  • PROJECT_ID: l'ID progetto.
  • FEATUREGROUP_NAME: il nome del gruppo di caratteristiche in cui vuoi creare l'elemento.
  • FEATURE_NAME: il nome del nuovo elemento che vuoi creare.
  • VERSION_COLUMN_NAME: (facoltativo) la colonna della tabella o della vista BigQuery che vuoi associare alla caratteristica. Se non specifichi questo parametro, viene impostato su FEATURE_NAME per impostazione predefinita.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "version_column_name": "VERSION_COLUMN_NAME"
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features/FEATURE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z",
      "updateTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z"
    }
  }
}

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