항목 유형 관리

항목 유형을 생성, 나열, 삭제하는 방법을 알아봅니다.

항목 유형 만들기

관련 특성을 만들 수 있도록 항목 유형을 만듭니다.

웹 UI

Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 특성 페이지로 이동합니다.

특성 페이지로 이동

작업 모음에서 항목 유형 만들기를 클릭하여 항목 유형 만들기 창을 엽니다.
항목 유형을 만들려는 피처스토어가 포함된 리전 드롭다운 목록에서 리전을 선택합니다.
피처스토어를 선택합니다.
항목 유형 이름을 지정합니다.
항목 유형 설명을 포함하려면 설명을 입력합니다.
특성 값 모니터링(미리보기)을 사용 설정하려면 모니터링을 사용 설정으로 설정한 후 스냅샷 간격(일 수)을 지정합니다. 이 모니터링 구성은 이 항목 유형 아래의 모든 특성에 적용됩니다. 자세한 내용은 특성 값 모니터링을 참조하세요.
만들기를 클릭합니다.

Terraform

다음 샘플은 새 피처스토어를 만든 후 google_vertex_ai_featurestore_entitytype Terraform 리소스를 사용하여 해당 피처스토어 내에 featurestore_entitytype이라는 항목 유형을 만듭니다.

Terraform 구성을 적용하거나 삭제하는 방법은 기본 Terraform 명령어를 참조하세요.

# Featurestore name must be unique for the project
resource "random_id" "featurestore_name_suffix" {
  byte_length = 8
}

resource "google_vertex_ai_featurestore" "featurestore" {
  name   = "featurestore_${random_id.featurestore_name_suffix.hex}"
  region = "us-central1"
  labels = {
    environment = "testing"
  }

  online_serving_config {
    fixed_node_count = 1
  }

  force_destroy = true
}

output "featurestore_id" {
  value = google_vertex_ai_featurestore.featurestore.id
}

resource "google_vertex_ai_featurestore_entitytype" "entity" {
  name = "featurestore_entitytype"
  labels = {
    environment = "testing"
  }

  featurestore = google_vertex_ai_featurestore.featurestore.id

  monitoring_config {
    snapshot_analysis {
      disabled = false
    }
  }

  depends_on = [google_vertex_ai_featurestore.featurestore]
}

REST

항목 유형을 만들려면 featurestores.entityTypes.create 메서드를 사용하여 POST 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION_ID: 피처스토어가 있는 리전(예: us-central1)
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
FEATURESTORE_ID: 피처스토어의 ID
ENTITY_TYPE_ID: 항목 유형의 ID입니다.
DESCRIPTION: 항목 유형 설명입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID

JSON 요청 본문:

{
  "description": "DESCRIPTION"
}

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

참고: 다음 명령어는 gcloud init 또는 gcloud auth login을 실행하거나 gcloud CLI에 자동으로 로그인하는 Cloud Shell을 사용하여 사용자 계정으로 gcloud CLI에 로그인했다고 가정합니다. gcloud auth list를 실행하면 현재 활성 계정을 확인할 수 있습니다.

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

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

요청 본문을 request.json 파일에 저장하고 다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 출력이 표시됩니다. 응답의 OPERATION_ID를 사용하여 작업 상태를 가져올 수 있습니다.

{
  "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

Python을 설치하거나 업데이트하는 방법은 Python용 Vertex AI SDK 설치를 참조하세요. 자세한 내용은 Python API 참고 문서를 참조하세요.

from google.cloud import aiplatform

def create_entity_type_sample(
    project: str,
    location: str,
    entity_type_id: str,
    featurestore_name: str,
):

    aiplatform.init(project=project, location=location)

    my_entity_type = aiplatform.EntityType.create(
        entity_type_id=entity_type_id, featurestore_name=featurestore_name
    )

    my_entity_type.wait()

    return my_entity_type

Python

Vertex AI 클라이언트 라이브러리는 Python용 Vertex AI SDK를 설치할 때 포함됩니다. Python용 Vertex AI SDK를 설치하는 방법은 Python용 Vertex AI SDK 설치를 참조하세요. 자세한 내용은 Python용 Vertex AI SDK API 참조 문서를 확인하세요.

from google.cloud import aiplatform

def create_entity_type_sample(
    project: str,
    featurestore_id: str,
    entity_type_id: str,
    description: str = "sample entity type",
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints, which need to be
    # in the same region or multi-region overlap with the Feature Store location.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.FeaturestoreServiceClient(client_options=client_options)
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}/featurestores/{featurestore_id}"
    create_entity_type_request = aiplatform.gapic.CreateEntityTypeRequest(
        parent=parent,
        entity_type_id=entity_type_id,
        entity_type=aiplatform.gapic.EntityType(description=description),
    )
    lro_response = client.create_entity_type(request=create_entity_type_request)
    print("Long running operation:", lro_response.operation.name)
    create_entity_type_response = lro_response.result(timeout=timeout)
    print("create_entity_type_response:", create_entity_type_response)

Java

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Java 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Java API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateEntityTypeOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateEntityTypeRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateEntityTypeSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String featurestoreId = "YOUR_FEATURESTORE_ID";
    String entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String description = "YOUR_ENTITY_TYPE_DESCRIPTION";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;
    createEntityTypeSample(
        project, featurestoreId, entityTypeId, description, location, endpoint, timeout);
  }

  static void createEntityTypeSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String description,
      String location,
      String endpoint,
      int timeout)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {

    FeaturestoreServiceSettings featurestoreServiceSettings =
        FeaturestoreServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (FeaturestoreServiceClient featurestoreServiceClient =
        FeaturestoreServiceClient.create(featurestoreServiceSettings)) {

      EntityType entityType = EntityType.newBuilder().setDescription(description).build();

      CreateEntityTypeRequest createEntityTypeRequest =
          CreateEntityTypeRequest.newBuilder()
              .setParent(FeaturestoreName.of(project, location, featurestoreId).toString())
              .setEntityType(entityType)
              .setEntityTypeId(entityTypeId)
              .build();

      OperationFuture<EntityType, CreateEntityTypeOperationMetadata> entityTypeFuture =
          featurestoreServiceClient.createEntityTypeAsync(createEntityTypeRequest);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", entityTypeFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      EntityType entityTypeResponse = entityTypeFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Create Entity Type Response");
      System.out.format("Name: %s%n", entityTypeResponse.getName());
    }
  }
}

Node.js

이 샘플을 사용해 보기 전에 Vertex AI 빠른 시작: 클라이언트 라이브러리 사용의 Node.js 설정 안내를 따르세요. 자세한 내용은 Vertex AI Node.js API 참고 문서를 참조하세요.

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const featurestoreId = 'YOUR_FEATURESTORE_ID';
// const entityTypeId = 'YOUR_ENTITY_TYPE_ID';
// const description = 'YOUR_ENTITY_TYPE_DESCRIPTION';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

// Imports the Google Cloud Featurestore Service Client library
const {FeaturestoreServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: apiEndpoint,
};

// Instantiates a client
const featurestoreServiceClient = new FeaturestoreServiceClient(
  clientOptions
);

async function createEntityType() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}`;

  const entityType = {
    description: description,
  };

  const request = {
    parent: parent,
    entityTypeId: entityTypeId,
    entityType: entityType,
  };

  // Create EntityType request
  const [operation] = await featurestoreServiceClient.createEntityType(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );
  const [response] = await operation.promise();

  console.log('Create entity type response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
createEntityType();

항목 유형 나열

피처스토어의 모든 항목 유형을 나열합니다.

웹 UI

Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 특성 페이지로 이동합니다.

특성 페이지로 이동

리전 드롭다운 목록에서 리전을 선택합니다.
특성 테이블에서 항목 유형 열을 확인하여 선택한 리전에 대한 프로젝트의 항목 유형을 확인합니다.

REST

항목 유형을 나열하려면 featurestores.entityTypes.list 메서드를 사용하여 GET 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION_ID: 피처스토어가 있는 리전(예: us-central1)
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
FEATURESTORE_ID: 피처스토어의 ID

HTTP 메서드 및 URL:

GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ListEntityTypesRequest;
import java.io.IOException;

public class ListEntityTypesSample {

  public static void main(String[] args) throws IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String featurestoreId = "YOUR_FEATURESTORE_ID";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    listEntityTypesSample(project, featurestoreId, location, endpoint);
  }

  static void listEntityTypesSample(
      String project, String featurestoreId, String location, String endpoint) throws IOException {

    FeaturestoreServiceSettings featurestoreServiceSettings =
        FeaturestoreServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (FeaturestoreServiceClient featurestoreServiceClient =
        FeaturestoreServiceClient.create(featurestoreServiceSettings)) {

      ListEntityTypesRequest listEntityTypeRequest =
          ListEntityTypesRequest.newBuilder()
              .setParent(FeaturestoreName.of(project, location, featurestoreId).toString())
              .build();
      System.out.println("List Entity Types Response");
      for (EntityType element :
          featurestoreServiceClient.listEntityTypes(listEntityTypeRequest).iterateAll()) {
        System.out.println(element);
      }
    }
  }
}

Node.js

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const featurestoreId = 'YOUR_FEATURESTORE_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

// Imports the Google Cloud Featurestore Service Client library
const {FeaturestoreServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: apiEndpoint,
};

// Instantiates a client
const featurestoreServiceClient = new FeaturestoreServiceClient(
  clientOptions
);

async function listEntityTypes() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}`;

  const request = {
    parent: parent,
  };

  // List EntityTypes request
  const [response] = await featurestoreServiceClient.listEntityTypes(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );

  console.log('List entity types response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
listEntityTypes();

추가 언어

Python용 Vertex AI SDK를 설치하고 사용하는 방법은 Python용 Vertex AI SDK 사용을 참조하세요. 자세한 내용은 Python용 Vertex AI SDK API 참조 문서를 확인하세요.

항목 유형 삭제

항목 유형을 삭제합니다. Google Cloud 콘솔을 사용하면 Vertex AI Feature Store(기존)가 항목 유형 및 모든 콘텐츠를 삭제합니다. API를 사용하는 경우 force 쿼리 매개변수를 사용 설정하여 항목 유형과 해당하는 모든 콘텐츠를 삭제합니다.

웹 UI

Google Cloud 콘솔의 Vertex AI 섹션에서 특성 페이지로 이동합니다.

특성 페이지로 이동

리전 드롭다운 목록에서 리전을 선택합니다.
특성 테이블에서 항목 유형 열을 확인하고 삭제할 항목 유형을 찾습니다.
항목 유형 이름을 클릭합니다.
작업 모음에서 삭제를 클릭합니다.
확인을 클릭하여 항목 유형을 삭제합니다.

REST

항목 유형을 삭제하려면 featurestores.entityTypes.delete 메서드를 사용하여 DELETE 요청을 전송합니다.

요청 데이터를 사용하기 전에 다음을 바꿉니다.

LOCATION_ID: 피처스토어가 있는 리전(예: us-central1)
PROJECT_ID: 프로젝트 ID
FEATURESTORE_ID: 피처스토어의 ID
ENTITY_TYPE_ID: 항목 유형의 ID입니다.
BOOLEAN: 특성이 포함된 경우 항목 유형을 삭제할지 여부입니다. force 쿼리 매개변수는 선택사항이고 기본적으로 false입니다.

HTTP 메서드 및 URL:

DELETE https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN

요청을 보내려면 다음 옵션 중 하나를 선택합니다.

curl

다음 명령어를 실행합니다.

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

다음 명령어를 실행합니다.

$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

다음과 비슷한 JSON 응답이 표시됩니다.

{
  "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

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteEntityTypeRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.protobuf.Empty;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class DeleteEntityTypeSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String featurestoreId = "YOUR_FEATURESTORE_ID";
    String entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;
    deleteEntityTypeSample(project, featurestoreId, entityTypeId, location, endpoint, timeout);
  }

  static void deleteEntityTypeSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String location,
      String endpoint,
      int timeout)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {

    FeaturestoreServiceSettings featurestoreServiceSettings =
        FeaturestoreServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (FeaturestoreServiceClient featurestoreServiceClient =
        FeaturestoreServiceClient.create(featurestoreServiceSettings)) {

      DeleteEntityTypeRequest deleteEntityTypeRequest =
          DeleteEntityTypeRequest.newBuilder()
              .setName(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .setForce(true)
              .build();

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          featurestoreServiceClient.deleteEntityTypeAsync(deleteEntityTypeRequest);
      System.out.format("Operation name: %s%n", operationFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      operationFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.format("Deleted Entity Type.");
    }
  }
}

Node.js

Vertex AI에 인증하려면 애플리케이션 기본 사용자 인증 정보를 설정합니다. 자세한 내용은 로컬 개발 환경의 인증 설정을 참조하세요.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const featurestoreId = 'YOUR_FEATURESTORE_ID';
// const entityTypeId = 'YOUR_ENTITY_TYPE_ID';
// const force = <BOOLEAN>;
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

// Imports the Google Cloud Featurestore Service Client library
const {FeaturestoreServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: apiEndpoint,
};

// Instantiates a client
const featurestoreServiceClient = new FeaturestoreServiceClient(
  clientOptions
);

async function deleteEntityType() {
  // Configure the name resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const request = {
    name: name,
    force: Boolean(force),
  };

  // Delete EntityType request
  const [operation] = await featurestoreServiceClient.deleteEntityType(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );
  const [response] = await operation.promise();

  console.log('Delete entity type response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
deleteEntityType();

추가 언어

Python용 Vertex AI SDK를 설치하고 사용하는 방법은 Python용 Vertex AI SDK 사용을 참조하세요. 자세한 내용은 Python용 Vertex AI SDK API 참고 문서를 확인하세요.

다음 단계

특성을 관리하는 방법 알아보기
시간에 따라 가져온 특정 값 모니터링 방법 알아보기
Vertex AI Feature Store(기존) 항목 유형 할당량 확인
일반적인 Vertex AI Feature Store(기존) 문제 해결