Puedes crear un atributo después de crear un grupo de funciones y asociarles una tabla o vista de BigQuery. Puedes crear varios atributos para un grupo de funciones y asociar cada uno de ellos con una columna específica en la fuente de datos de BigQuery. Para obtener información sobre cómo usar BigQuery, consulta la Documentación de BigQuery.
Por ejemplo, si el grupo de funciones featuregroup1
se asocia con la
tabla de BigQuery datasource_1
que contiene valores de atributos en las columnas
fval1
y fval2
, puedes crear el atributo feature_1
en
featuregroup1
y asociarlo con los valores de atributos de la columna fval1
.
De manera similar, puedes crear otro atributo con el nombre feature_2
y asociarlo
con los valores de atributos en la columna fval2
.
Registrar tu fuente de datos con grupos de atributos y funciones tiene las siguientes ventajas:
Puedes definir una vista de atributos para la entrega en línea a través de columnas de atributos específicas provenientes de múltiples fuentes de datos de BigQuery.
Puedes darles formato a tus datos como una serie temporal si incluyes la columna
feature_timestamp
. Vertex AI Feature Store solo entrega los valores de atributos más recientes de los datos de atributos y excluye los históricos.
Antes de comenzar
Autentícate en Vertex AI, a menos que ya lo hayas hecho.
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
Para usar las muestras de la API de REST en esta página en un entorno de desarrollo local, debes usar las credenciales que proporcionas a la CLI de gcloud.
Install the Google Cloud CLI, then initialize it by running the following command:
gcloud init
Si deseas obtener más información, consulta Autentica para usar REST en la documentación de autenticación de Google Cloud.
Crea un componente dentro de un grupo de funciones
Usa los siguientes ejemplos para crear un atributo dentro de un grupo de atributos y asociar una columna que contenga valores de la fuente de datos de atributos de BigQuery registrada para el grupo de atributos.
Console
Usa las siguientes instrucciones para agregar atributos a un grupo de atributos existente con la consola de Google Cloud.
En la sección Vertex AI de la consola de Google Cloud, ve a a la página de Feature Store.
En la sección Grupos de atributos, haz clic en
en la fila correspondiente al grupo de atributos en el que deseas agregar un atributo y, luego, haz clic en Agregar funciones.Para cada atributo, ingresa un Nombre del atributo y haz clic en el nombre de la columna de origen de BigQuery correspondiente en la lista. Para agregar más atributos, haz clic en Agregar otro atributo.
Haz clic en Crear.
REST
Para crear un recurso de Feature
envía una solicitud POST
a través del método
features.create.
Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:
- LOCATION_ID: Es la región en la que se encuentra el grupo de atributos, como
us-central1
. - PROJECT_ID: ID del proyecto
- FEATUREGROUP_NAME: Es el nombre del grupo de atributos con el que quieres crear el componente.
- FEATURE_NAME: El nombre del atributo nuevo que deseas crear.
- VERSION_COLUMN_NAME: Es la columna de la tabla o vista de BigQuery o que quieres asociar con el atributo. Si no especificas este parámetro, se establece en FEATURE_NAME, de forma predeterminada.
Método HTTP y URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME
Cuerpo JSON de la solicitud:
{ "version_column_name": "VERSION_COLUMN_NAME" }
Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:
curl
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json
y ejecuta el siguiente 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
Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:
{ "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" } } }
¿Qué sigue?
Aprende a enumerar todos los atributos en un grupo de atributos.
Obtén información para actualizar una función.
Obtén información para borrar un componente.
Obtén información para actualizar un grupo de atributos
Tipos de entrega en línea en Vertex AI Feature Store.
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Última actualización: 2024-11-20 (UTC)