Puoi creare una caratteristica dopo aver creato un gruppo di caratteristiche e associato un o una vista BigQuery. Puoi creare più caratteristiche per un gruppo di caratteristiche e associare ogni caratteristica con una colonna specifica nell'origine dati BigQuery. Per informazioni su come utilizzare BigQuery, consulta Documentazione di BigQuery.
Ad esempio, se il gruppo di caratteristiche featuregroup1
è associato al
Tabella BigQuery datasource_1
contenente i valori delle caratteristiche nelle colonne
fval1
e fval2
, quindi puoi creare la funzionalità feature_1
in
featuregroup1
e associalo ai valori delle caratteristiche nella colonna fval1
.
Allo stesso modo, puoi creare un'altra funzionalità denominata feature_2
e associarla
con i 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 caratteristiche per la pubblicazione online utilizzando una caratteristica specifica da più origini dati BigQuery.
Puoi formattare i dati come serie temporale includendo
feature_timestamp
colonna. Vertex AI Feature Store pubblica solo la funzionalità più recente dai dati delle caratteristiche ed esclude i valori storici.Puoi scoprire l'origine BigQuery come caratteristica associata dell'origine dati, quando cerchi la risorsa di caratteristiche in Data Catalog.
Prima di iniziare
Autentica in Vertex AI, a meno che tu non l'abbia 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.
Python
Per utilizzare gli Python esempi in questa pagina in una località dell'ambiente di sviluppo, installare e inizializzare gcloud CLI quindi configura Credenziali predefinite dell'applicazione con le tue credenziali utente.
- Installa Google Cloud CLI.
-
Per initialize gcloud CLI, esegui questo comando:
gcloud init
-
Crea credenziali di autenticazione locali per il tuo Account Google:
gcloud auth application-default login
Per ulteriori informazioni, vedi Set up authentication for a local development environment.
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 ulteriori informazioni, vedi Esegui l'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 di BigQuery origine dati 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.
Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Feature Store.
Nella sezione Gruppi di caratteristiche, fai clic su
nel riga corrispondente al gruppo di caratteristiche in cui vuoi aggiungere una caratteristica, e fai clic su Aggiungi funzionalità.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.
Fai clic su Crea.
Python
Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'API Python.
project
: l'ID progetto.location
: regione in cui si trova il gruppo di caratteristiche, ad esempious-central1
.existing_feature_group_id
: il nome del gruppo di caratteristiche esistente in cui vuoi creare la caratteristica.version_column_name
: (facoltativo) la colonna della tabella BigQuery o vista che desideri associare all'elemento. Se non specifichi questo parametro, viene impostato a FEATURE_NAME, per impostazione predefinita.feature_id
: il nome del nuovo elemento che vuoi creare
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 BigQuery o vista che desideri associare all'elemento. Se non specifichi questo parametro, viene impostato a 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" } } }
Passaggi successivi
Scopri come elencare tutte le funzionalità in un gruppo di caratteristiche.
Scopri come aggiornare una funzionalità.
Scopri come eliminare un elemento.
Scopri come aggiornare un gruppo di funzionalità.
Tipi di distribuzione online in Vertex AI Feature Store.
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Ultimo aggiornamento 2024-07-19 UTC.