Scopri come gestire e trovare le funzionalità.
Creare una funzionalità
Crea una singola caratteristica per un tipo di entità esistente. Per creare più elementi caratteristiche in una singola richiesta, consulta Creazione in batch funzionalità.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Tipo di entità e fai clic sul tipo di entità a cui aggiungere le funzionalità.
- Fai clic su Aggiungi funzionalità per aprire il riquadro Aggiungi funzionalità.
- Specifica un nome, un tipo di valore e, facoltativamente, una descrizione per funzionalità.
- Per attivare il monitoraggio del valore delle funzionalità (Anteprima), in Monitoraggio funzionalità, seleziona Sostituisci configurazione monitoraggio tipo di entità e poi inserisci il numero di giorni tra uno snapshot e l'altro. Questa configurazione sostituisce qualsiasi configurazione esistente o futura le configurazioni di monitoraggio sul tipo di entità della caratteristica. Per ulteriori informazioni, consulta Monitoraggio del valore delle funzionalità.
- Per aggiungere altre funzionalità, fai clic su Aggiungi un'altra funzionalità.
- Fai clic su Salva.
REST
Per creare una funzionalità per un tipo di entità esistente, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.features.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 caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- FEATURE_ID: un ID dell'elemento.
- DESCRIPTION: descrizione della funzionalità.
- VALUE_TYPE: il tipo di valore della caratteristica.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID
Corpo JSON della richiesta:
{ "description": "DESCRIPTION", "valueType": "VALUE_TYPE" }
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/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID"
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/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare lo OPERATION_ID nella risposta a recupera il dell'operazione.
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOperationMetadata", "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, vedi 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 per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per autenticarti in Vertex AI, configura le credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Creare funzionalità in batch
Creare caratteristiche in blocco per un tipo esistente. Per le richieste di creazione in batch,
Vertex AI Feature Store (legacy) crea più caratteristiche contemporaneamente, il che è più veloce
per la creazione di un gran numero di caratteristiche rispetto
featurestores.entityTypes.features.create
.
UI web
Consulta la pagina Creazione di un elemento.
REST
Per creare una o più funzionalità per un tipo di entità esistente, invia una richiesta POST utilizzando featurestores.entityTypes.features.batchCreate come mostrato nell'esempio che segue.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua 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 caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- PARENT: il nome della risorsa del tipo di entità in cui creare le caratteristiche.
Formato richiesto:
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID
- FEATURE_ID: un ID dell'elemento.
- DESCRIPTION: descrizione della funzionalità.
- VALUE_TYPE: il tipo di valore della caratteristica.
- DURATION: (facoltativo) la durata dell'intervallo tra gli snapshot in secondi. Il valore deve terminare con "s".
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate
Corpo JSON della richiesta:
{ "requests": [ { "parent" : "PARENT_1", "feature": { "description": "DESCRIPTION_1", "valueType": "VALUE_TYPE_1", "monitoringConfig": { "snapshotAnalysis": { "monitoringInterval": "DURATION" } } }, "featureId": "FEATURE_ID_1" }, { "parent" : "PARENT_2", "feature": { "description": "DESCRIPTION_2", "valueType": "VALUE_TYPE_2", "monitoringConfig": { "snapshotAnalysis": { "monitoringInterval": "DURATION" } } }, "featureId": "FEATURE_ID_2" } ] }
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/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate"
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/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare lo OPERATION_ID nella risposta a recupera il dell'operazione.
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.BatchCreateFeaturesOperationMetadata", "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, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'API Python.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Elenco funzionalità
Elenca tutte le funzionalità in una determinata località. Per cercare elementi in tutti i tipi di entità e in tutti i feature store in una determinata località, consulta il metodo Ricerca di elementi.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Funzionalità per vedere le funzionalità del progetto per la regione selezionata.
REST
Per elencare tutte le caratteristiche per un singolo tipo di entità, invia una richiesta GET utilizzando featurestores.entityTypes.features.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.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features
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/ENTITY_TYPE_ID/features"
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/ENTITY_TYPE_ID/features" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "features": [ { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID_1", "description": "DESCRIPTION", "valueType": "VALUE_TYPE", "createTime": "2021-03-01T22:41:20.626644Z", "updateTime": "2021-03-01T22:41:20.626644Z", "labels": { "environment": "testing" }, "etag": "AMEw9yP0qJeLao6P3fl9cKEGY4ie5-SanQaiN7c_Ca4QOa0u7AxwO6i75Vbp0Cr51MSf" }, { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID_2", "description": "DESCRIPTION", "valueType": "VALUE_TYPE", "createTime": "2021-02-25T01:27:00.544230Z", "updateTime": "2021-02-25T01:27:00.544230Z", "labels": { "environment": "testing" }, "etag": "AMEw9yMdrLZ7Waty0ane-DkHq4kcsIVC-piqJq7n6A_Y-BjNzPY4rNlokDHNyUqC7edw" }, { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID_3", "description": "DESCRIPTION", "valueType": "VALUE_TYPE", "createTime": "2021-03-01T22:41:20.628493Z", "updateTime": "2021-03-01T22:41:20.628493Z", "labels": { "environment": "testing" }, "etag": "AMEw9yM-sAkv-u-jzkUOToaAVovK7GKbrubd9DbmAonik-ojTWG8-hfSRYt6jHKRTQ35" } ] }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura 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 per Python.
Cercare le funzionalità
Cerca elementi in base a una o più proprietà, come l'elemento ID, ID tipo di entità o descrizione della funzionalità. Vertex AI Feature Store (legacy) per le ricerche tutti gli archivi di caratteristiche e i tipi di entità in una determinata posizione. Puoi anche limitare risultati filtrando in base ad archivi di caratteristiche, tipi di valori ed etichette specifici.
Per elencare tutte le funzionalità, consulta la sezione Funzionalità degli elenchi.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Fai clic sul campo Filtro della tabella delle funzionalità.
- Seleziona una proprietà in base a cui filtrare, ad esempio Feature, che restituisce caratteristiche. che contengono una stringa corrispondente in qualsiasi punto del loro ID.
- Digita un valore per il filtro e premi Invio. Vertex AI Feature Store (legacy) restituisce i risultati nella tabella delle funzionalità.
- Per aggiungere altri filtri, fai nuovamente clic sul campo Filtro.
REST
Per cercare funzionalità, invia una richiesta GET utilizzando
featurestores.searchFeatures
. Il seguente esempio utilizza più parametri di ricerca, scritti come
featureId:test AND valueType=STRING
. La query restituisce caratteristiche
che contengono test
nel proprio ID e i cui valori sono di tipo
STRING
.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING"
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:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING""
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:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING"" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "features": [ { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_IDfeature-delete.html/featurestores/featurestore_demo/entityTypes/testing/features/test1", "description": "featurestore test1", "createTime": "2021-02-26T18:16:09.528185Z", "updateTime": "2021-02-26T18:16:09.528185Z", "labels": { "environment": "testing" } } ] }
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 API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
Per informazioni su 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 per Python.
Visualizza dettagli delle funzionalità
Visualizza i dettagli di una funzionalità, ad esempio il tipo di valore o la descrizione. Se utilizzi la console Google Cloud e hai attivato il monitoraggio delle funzionalità, puoi anche visualizzare la distribuzione dei valori delle funzionalità nel tempo.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Funzionalità per trovare l'elemento di cui vuoi visualizzare i dettagli.
- Fai clic sul nome di un elemento per visualizzarne i dettagli.
- Per visualizzare le metriche, fai clic su Metriche. Feature Store Vertex AI (legacy) fornisce metriche di distribuzione delle caratteristiche per la caratteristica.
REST
Per ottenere i dettagli di una funzionalità, invia una richiesta GET utilizzando featurestores.entityTypes.features.get .
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua 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 caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- FEATURE_ID: ID dell'elemento.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID
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/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID"
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/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID", "description": "DESCRIPTION", "valueType": "VALUE_TYPE", "createTime": "2021-03-01T22:41:20.628493Z", "updateTime": "2021-03-01T22:41:20.628493Z", "labels": { "environment": "testing" }, "etag": "AMEw9yOZbdYKHTyjV22ziZR1vUX3nWOi0o2XU3-OADahSdfZ8Apklk_qPruhF-o1dOSD", "monitoringConfig": {} }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
Per informazioni su 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 elemento
Elimina una caratteristica e tutti i suoi valori.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Funzionalità e trova la funzionalità da eliminare.
- Fai clic sul nome dell'elemento.
- Dalla barra delle azioni, fai clic su Elimina.
- Fai clic su Conferma per eliminare la caratteristica e i suoi valori.
REST
Per eliminare una funzionalità, invia una richiesta DELETE utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.features.delete.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua 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 caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- FEATURE_ID: ID dell'elemento.
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/features/FEATURE_ID
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/features/FEATURE_ID"
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/features/FEATURE_ID" | 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 per la configurazione di Java nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Java Vertex AI documentazione di riferimento.
Per eseguire l'autenticazione su Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, vedi Configura l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni per la configurazione di Node.js nel Guida rapida di Vertex AI con librerie client. Per ulteriori informazioni, consulta API Node.js Vertex AI documentazione di riferimento.
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 informazioni su 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 importare in gruppo i valori delle caratteristiche.
- Scopri come monitorare i valori delle caratteristiche importati su volta.
- Scopri come gestire le caratteristiche online in produzione o in batch .
- Risoluzione dei problemi comuni Problemi relativi a Vertex AI Feature Store (legacy).