Scopri come creare, elencare ed eliminare i tipi di entità.
Creare un tipo di entità
Crea un tipo di entità in modo da poter creare le relative funzionalità.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
Vai alla paginaFunzionalità
- Nella barra delle azioni, fai clic su Crea tipo di entità per aprire il riquadro Crea tipo di entità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione che includa il feature store in cui vuoi creare un tipo di entità.
- Seleziona un featurestore.
- Specifica un nome per il tipo di entità.
- Se vuoi includere una descrizione per il tipo di entità, inserisci una descrizione.
- Per attivare il monitoraggio del valore delle funzionalità (Anteprima), imposta il monitoraggio su Abilitato e poi specifica l'intervallo di snapshot in giorni. Questa configurazione di monitoraggio si applica a tutte le funzionalità di questo tipo di entità. Per ulteriori informazioni, consulta Monitoraggio dei valori delle funzionalità.
- Fai clic su Crea.
Terraform
Il seguente esempio crea un nuovo feature store e utilizza la risorsa Terraform google_vertex_ai_featurestore_entitytype
per creare un tipo di entità denominato featurestore_entitytype
all'interno del feature store.
Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.
REST
Per creare un tipo di entità, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.create.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- DESCRIPTION: descrizione del tipo di entità.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID
Corpo JSON della richiesta:
{ "description": "DESCRIPTION" }
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
,
quindi esegui il comando seguente:
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/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID"
PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
,
quindi esegui il comando seguente:
$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/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare OPERATION_ID nella risposta per ottenere lo stato dell'operazione.
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/bikes/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateEntityTypeOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-03-02T00:04:13.039166Z", "updateTime": "2021-03-02T00:04:13.039166Z" } } }
Python
Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Elenca i tipi di entità
Elenca tutti i tipi di entità in un featurestore.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
Vai alla paginaFunzionalità
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Tipo di entità per vedere i tipi di entità nel progetto per la regione selezionata.
REST
Per elencare i tipi di entità, invia una richiesta GET utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.list.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "entityTypes": [ { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID_1", "description": "ENTITY_TYPE_DESCRIPTION", "createTime": "2021-02-25T01:20:43.082628Z", "updateTime": "2021-02-25T01:20:43.082628Z", "etag": "AMEw9yOBqKIdbBGZcxdKLrlZJAf9eTO2DEzcE81YDKA2LymDMFB8ucRbmKwKo2KnvOg=" }, { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID_2", "description": "ENTITY_TYPE_DESCRIPTION", "createTime": "2021-02-25T01:34:26.198628Z", "updateTime": "2021-02-25T01:34:26.198628Z", "etag": "AMEw9yNuv-ILYG8VLLm1lgIKc7asGIAVFErjvH2Cyc_wIQm7d6DL4ZGv59cwZmxTumU=" } ] }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK for Python.
Eliminare un tipo di entità
Elimina un tipo di entità. Se utilizzi la console Google Cloud,
Vertex AI Feature Store (legacy) elimina il tipo di entità e tutti i suoi
contenuti. Se utilizzi l'API, attiva il parametro di query force
per eliminare il tipo di entità e tutti i relativi contenuti.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
Vai alla paginaFunzionalità
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Tipo di entità e trova il tipo di entità da eliminare.
- Fai clic sul nome del tipo di entità.
- Nella barra delle azioni, fai clic su Elimina.
- Fai clic su Conferma per eliminare il tipo di entità.
REST
Per eliminare un tipo di entità, invia una richiesta DELETE utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.delete.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- BOOLEAN: indica se eliminare il tipo di entità anche se contiene funzionalità. Il parametro di query
force
è facoltativo e per impostazione predefinita èfalse
.
Metodo HTTP e URL:
DELETE https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-02-26T17:32:56.008325Z", "updateTime": "2021-02-26T17:32:56.008325Z" } }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK for Python.
Passaggi successivi
- Scopri come gestire le funzionalità.
- Scopri come monitorare i valori delle caratteristiche importati nel tempo.
- Visualizza la quota dei tipi di entità di Vertex AI Feature Store (legacy).
- Risolvi i problemi comuni di Vertex AI Feature Store (legacy).