Membuat fitur

Anda dapat membuat fitur setelah membuat grup fitur dan mengaitkan tabel BigQuery atau tampilan BigQuery dengan grup tersebut. Anda dapat membuat beberapa fitur untuk grup fitur dan mengaitkan setiap fitur dengan kolom spesifik dalam sumber data BigQuery. Untuk mendapatkan informasi cara menggunakan BigQuery, baca dokumentasi BigQuery.

Misalnya, jika grup fitur featuregroup1 dikaitkan dengan tabel BigQuery datasource_1 yang berisi nilai fitur di kolom fval1 dan fval2, Anda dapat membuat fitur feature_1 di bagian featuregroup1 dan mengaitkannya dengan nilai fitur di kolomfval1. Demikian pula, Anda dapat membuat fitur lain bernama feature_2 dan mengaitkannya dengan nilai fitur di kolom fval2.

Mendaftarkan sumber data Anda menggunakan grup fitur dan fitur memiliki beberapa keuntungan berikut:

  • Anda dapat menentukan tampilan fitur untuk penayangan online menggunakan kolom fitur tertentu dari beberapa sumber data BigQuery.

  • Anda dapat memformat data sebagai deret waktu dengan menyertakan kolom feature_timestamp. Vertex AI Feature Store hanya menyalurkan nilai fitur terbaru dari data fitur dan tidak menyertakan nilai historis.

  • Anda dapat menemukan sumber BigQuery sebagai fitur terkait sumber data, saat Anda menelusuri resource fitur di Data Catalog.

Sebelum memulai

Autentikasi ke Vertex AI, kecuali jika Anda sudah melakukannya.

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

Untuk menggunakan contoh Python di halaman ini dalam lingkungan pengembangan lokal, instal dan lakukan inisialisasi gcloud CLI, lalu siapkan Kredensial Default Aplikasi dengan kredensial pengguna Anda.

  1. Install the Google Cloud CLI.

  2. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  3. If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account: 

    gcloud auth application-default login

    You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

Untuk informasi selengkapnya, lihat Set up authentication for a local development environment.

REST

Untuk menggunakan contoh REST API di halaman ini dalam lingkungan pengembangan lokal, gunakan kredensial yang Anda berikan ke gcloud CLI.

    Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command: 

    gcloud init

Untuk informasi selengkapnya, lihat Melakukan autentikasi untuk menggunakan REST dalam dokumentasi autentikasi Google Cloud.

Membuat fitur dalam grup fitur

Gunakan contoh berikut untuk membuat fitur dalam grup fitur dan mengaitkan kolom yang berisi nilai fitur dari BigQuery sumber data yang terdaftar untuk grup fitur.

Konsol

Gunakan petunjuk berikut untuk menambahkan fitur ke grup fitur yang ada menggunakan Konsol Google Cloud.

  1. Di bagian Vertex AI pada Konsol Google Cloud, buka ke halaman Feature Store.

    Buka halaman Feature Store

  2. Di bagian Grup fitur, klik di baris yang sesuai dengan grup fitur tempat Anda ingin menambahkan fitur, lalu klik Add features.

  3. Untuk setiap fitur, masukkan Feature name dan klik nama kolom sumber BigQuery yang sesuai dalam daftar. Untuk menambahkan fitur lainnya, klik Tambahkan fitur lain.

  4. Klik Create.

Python

Untuk mempelajari cara menginstal atau mengupdate Vertex AI SDK untuk Python, lihat Menginstal Vertex AI SDK untuk Python. Untuk informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi Python API. 


from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store


def create_feature_sample(
    project: str,
    location: str,
    existing_feature_group_id: str,
    feature_id: str,
    version_column_name: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    feature_group = feature_store.FeatureGroup(existing_feature_group_id)
    feature = feature_group.create_feature(
        name=feature_id, version_column_name=version_column_name
    )
    return feature
  • project: Project ID Anda.
  • location: Region tempat grup fitur berada, misalnya us-central1.
  • existing_feature_group_id: Nama grup fitur yang sudah ada tempat Anda ingin membuat fitur.
  • version_column_name: Opsional: Kolom dari tabel atau tampilan BigQuery yang ingin dikaitkan dengan fitur tersebut. Jika Anda tidak menentukannya, parameter ini akan ditetapkan ke FEATURE_NAME, secara default.
  • feature_id: Nama fitur baru yang ingin Anda buat

REST

Untuk membuat resource Feature, kirim permintaan POST menggunakan metode features.create.

Sebelum menggunakan data permintaan mana pun, lakukan penggantian berikut:

  • LOCATION_ID: Region tempat grup fitur berada, misalnya us-central1.
  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • FEATUREGROUP_NAME: Nama grup fitur tempat Anda ingin membuat fitur tersebut.
  • FEATURE_NAME: Nama fitur baru yang ingin Anda buat.
  • VERSION_COLUMN_NAME: Opsional: Kolom dari tabel atau tampilan BigQuery yang ingin dikaitkan dengan fitur tersebut. Jika Anda tidak menentukannya, parameter ini akan ditetapkan ke FEATURE_NAME, secara default.

Metode HTTP dan URL: 

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

Isi JSON permintaan: 

{
  "version_column_name": "VERSION_COLUMN_NAME"
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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

Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:

{
  "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"
    }
  }
}

Langkah berikutnya