Esta página foi traduzida pela API Cloud Translation.

Faça a gestão e encontre funcionalidades

Saiba como gerir e encontrar funcionalidades.

Crie uma funcionalidade

Crie uma única funcionalidade para um tipo de entidade existente. Para criar várias funcionalidades num único pedido, consulte o artigo Criação em lote de funcionalidades.

IU da Web

Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Funcionalidades.

Aceda à página Funcionalidades

Selecione uma região na lista pendente Região.
Na tabela de elementos, veja a coluna Tipo de entidade e clique no tipo de entidade ao qual quer adicionar elementos.
Clique em Adicionar funcionalidades para abrir o painel Adicionar funcionalidades.
Especifique um nome, um tipo de valor e (opcionalmente) uma descrição para a funcionalidade.
Para ativar a monitorização do valor das funcionalidades (Pré-visualização), em Monitorização de funcionalidades, selecione Substituir configuração de monitorização do tipo de entidade e, de seguida, introduza o número de dias entre as capturas de ecrã. Esta configuração substitui todas as configurações de monitorização existentes ou futuras no tipo de entidade da funcionalidade. Para mais informações, consulte Monitorização do valor das funcionalidades.
Para adicionar mais funcionalidades, clique em Adicionar outra funcionalidade.
Clique em Guardar.

REST

Para criar uma funcionalidade para um tipo de entidade existente, envie um pedido POST através do método featurestores.entityTypes.features.create.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: o seu ID do projeto.
FEATURESTORE_ID: ID da Feature Store.
ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
FEATURE_ID: um ID da funcionalidade.
DESCRIPTION: descrição da funcionalidade.
VALUE_TYPE: o tipo de valor da funcionalidade.

Método 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 do pedido:

{
  "description": "DESCRIPTION",
  "valueType": "VALUE_TYPE"
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Nota: O comando seguinte pressupõe que tem sessão iniciada na CLI gcloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login, ou usando o Cloud Shell, que inicia automaticamente sessão na CLI gcloud. Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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?featureId=FEATURE_ID"

PowerShell

Nota: O comando seguinte pressupõe que iniciou sessão na CLI do Google Cloud com a sua conta de utilizador executando gcloud init ou gcloud auth login .gcloud Pode verificar a conta atualmente ativa executando o comando gcloud auth list.

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deverá ver uma saída semelhante à seguinte. Pode usar o elemento OPERATION_ID na resposta para obter o estado da operação.

{
  "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

Para saber como instalar ou atualizar o SDK Vertex AI para Python, consulte o artigo Instale o SDK Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a Python documentação de referência da API.

from google.cloud import aiplatform


def create_feature_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_id: str,
    value_type: str,
    entity_type_id: str,
    featurestore_id: str,
):

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

    my_feature = aiplatform.Feature.create(
        feature_id=feature_id,
        value_type=value_type,
        entity_type_name=entity_type_id,
        featurestore_id=featurestore_id,
    )

    my_feature.wait()

    return my_feature

Java

Antes de experimentar este exemplo, siga as Javainstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature.ValueType;
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 CreateFeatureSample {

  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 featureId = "YOUR_FEATURE_ID";
    String description = "YOUR_FEATURE_DESCRIPTION";
    ValueType valueType = ValueType.STRING;
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 900;
    createFeatureSample(
        project,
        featurestoreId,
        entityTypeId,
        featureId,
        description,
        valueType,
        location,
        endpoint,
        timeout);
  }

  static void createFeatureSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String featureId,
      String description,
      ValueType valueType,
      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)) {

      Feature feature =
          Feature.newBuilder().setDescription(description).setValueType(valueType).build();

      CreateFeatureRequest createFeatureRequest =
          CreateFeatureRequest.newBuilder()
              .setParent(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .setFeature(feature)
              .setFeatureId(featureId)
              .build();

      OperationFuture<Feature, CreateFeatureOperationMetadata> featureFuture =
          featurestoreServiceClient.createFeatureAsync(createFeatureRequest);
      System.out.format("Operation name: %s%n", featureFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Feature featureResponse = featureFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Create Feature Response");
      System.out.format("Name: %s%n", featureResponse.getName());
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Antes de experimentar este exemplo, siga as Node.jsinstruções de configuração no início rápido do Vertex AI com bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js Vertex AI.

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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 featureId = 'YOUR_FEATURE_ID';
// const valueType = 'FEATURE_VALUE_DATA_TYPE';
// 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 createFeature() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const feature = {
    valueType: valueType,
    description: description,
  };

  const request = {
    parent: parent,
    feature: feature,
    featureId: featureId,
  };

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

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

Crie funcionalidades em lote

Crie elementos em massa para um tipo existente. Para pedidos de criação em lote, o Vertex AI Feature Store (antigo) cria várias funcionalidades de uma só vez, o que é mais rápido para criar um grande número de funcionalidades em comparação com o método featurestores.entityTypes.features.create.

IU da Web

Consulte o artigo sobre como criar uma funcionalidade.

REST

Para criar uma ou mais funcionalidades para um tipo de entidade existente, envie um pedido POST usando o método featurestores.entityTypes.features.batchCreate, como mostrado no exemplo seguinte.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: .
FEATURESTORE_ID: ID da Feature Store.
ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
PARENT: o nome do recurso do tipo de entidade no qual criar as funcionalidades. Formato obrigatório:
projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID
FEATURE_ID: um ID da funcionalidade.
DESCRIPTION: descrição da funcionalidade.
VALUE_TYPE: o tipo de valor da funcionalidade.
DURATION: (Opcional) A duração do intervalo entre as capturas instantâneas em segundos. O valor tem de terminar com um "s".

Método 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 do pedido:

{
  "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"
    }
  ]
}

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Guarde o corpo do pedido num ficheiro com o nome request.json, e execute o seguinte 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

Deverá ver uma saída semelhante à seguinte. Pode usar o elemento OPERATION_ID na resposta para obter o estado da operação.

{
  "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

from google.cloud import aiplatform


def batch_create_features_sample(
    project: str,
    location: str,
    entity_type_id: str,
    featurestore_id: str,
    sync: bool = True,
):

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

    my_entity_type = aiplatform.featurestore.EntityType(
        entity_type_name=entity_type_id, featurestore_id=featurestore_id
    )

    FEATURE_CONFIGS = {
        "age": {"value_type": "INT64", "description": "User age"},
        "gender": {"value_type": "STRING", "description": "User gender"},
        "liked_genres": {
            "value_type": "STRING_ARRAY",
            "description": "An array of genres this user liked",
        },
    }

    my_entity_type.batch_create_features(feature_configs=FEATURE_CONFIGS, sync=sync)

Java

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchCreateFeaturesOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchCreateFeaturesRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BatchCreateFeaturesResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature.ValueType;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import java.io.IOException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class BatchCreateFeaturesSample {

  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;
    batchCreateFeaturesSample(project, featurestoreId, entityTypeId, location, endpoint, timeout);
  }

  static void batchCreateFeaturesSample(
      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)) {

      List<CreateFeatureRequest> createFeatureRequests = new ArrayList<>();

      Feature titleFeature =
          Feature.newBuilder()
              .setDescription("The title of the movie")
              .setValueType(ValueType.STRING)
              .build();
      Feature genresFeature =
          Feature.newBuilder()
              .setDescription("The genres of the movie")
              .setValueType(ValueType.STRING)
              .build();
      Feature averageRatingFeature =
          Feature.newBuilder()
              .setDescription("The average rating for the movie, range is [1.0-5.0]")
              .setValueType(ValueType.DOUBLE)
              .build();

      createFeatureRequests.add(
          CreateFeatureRequest.newBuilder().setFeature(titleFeature).setFeatureId("title").build());

      createFeatureRequests.add(
          CreateFeatureRequest.newBuilder()
              .setFeature(genresFeature)
              .setFeatureId("genres")
              .build());

      createFeatureRequests.add(
          CreateFeatureRequest.newBuilder()
              .setFeature(averageRatingFeature)
              .setFeatureId("average_rating")
              .build());

      BatchCreateFeaturesRequest batchCreateFeaturesRequest =
          BatchCreateFeaturesRequest.newBuilder()
              .setParent(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .addAllRequests(createFeatureRequests)
              .build();

      OperationFuture<BatchCreateFeaturesResponse, BatchCreateFeaturesOperationMetadata>
          batchCreateFeaturesFuture =
              featurestoreServiceClient.batchCreateFeaturesAsync(batchCreateFeaturesRequest);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", batchCreateFeaturesFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      BatchCreateFeaturesResponse batchCreateFeaturesResponse =
          batchCreateFeaturesFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Batch Create Features Response");
      System.out.println(batchCreateFeaturesResponse);
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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 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 batchCreateFeatures() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const ageFeature = {
    valueType: 'INT64',
    description: 'User age',
  };

  const ageFeatureRequest = {
    feature: ageFeature,
    featureId: 'age',
  };

  const genderFeature = {
    valueType: 'STRING',
    description: 'User gender',
  };

  const genderFeatureRequest = {
    feature: genderFeature,
    featureId: 'gender',
  };

  const likedGenresFeature = {
    valueType: 'STRING_ARRAY',
    description: 'An array of genres that this user liked',
  };

  const likedGenresFeatureRequest = {
    feature: likedGenresFeature,
    featureId: 'liked_genres',
  };

  const requests = [
    ageFeatureRequest,
    genderFeatureRequest,
    likedGenresFeatureRequest,
  ];

  const request = {
    parent: parent,
    requests: requests,
  };

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

  console.log('Batch create features response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
batchCreateFeatures();

Funcionalidades de listas

Listar todas as funcionalidades numa determinada localização. Para pesquisar funcionalidades em todos os tipos de entidades e featurestores numa determinada localização, consulte o método Pesquisar funcionalidades.

IU da Web

Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Funcionalidades.

Aceda à página Funcionalidades

Selecione uma região na lista pendente Região.
Na tabela de funcionalidades, veja a coluna Funcionalidades para ver as funcionalidades no seu projeto para a região selecionada.

REST

Para listar todas as funcionalidades de um único tipo de entidade, envie um pedido GET através do método featurestores.entityTypes.features.list.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: .
FEATURESTORE_ID: ID da Feature Store.
ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.

Método 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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Execute o seguinte 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

Execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "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

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ListFeaturesRequest;
import java.io.IOException;

public class ListFeaturesSample {

  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 entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";

    listFeaturesSample(project, featurestoreId, entityTypeId, location, endpoint);
  }

  static void listFeaturesSample(
      String project, String featurestoreId, String entityTypeId, 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)) {

      ListFeaturesRequest listFeaturesRequest =
          ListFeaturesRequest.newBuilder()
              .setParent(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .build();
      System.out.println("List Features Response");
      for (Feature element :
          featurestoreServiceClient.listFeatures(listFeaturesRequest).iterateAll()) {
        System.out.println(element);
      }
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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 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 listFeatures() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const request = {
    parent: parent,
  };

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

  console.log('List features response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
listFeatures();

Idiomas adicionais

Para saber como instalar e usar o SDK Vertex AI para Python, consulte o artigo Use o SDK Vertex AI para Python. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API do SDK Vertex AI para Python.

Pesquise funcionalidades

Pesquise funcionalidades com base numa ou mais das respetivas propriedades, como o ID da funcionalidade, o ID do tipo de entidade ou a descrição da funcionalidade. O Vertex AI Feature Store (antigo) pesquisa em todos os featurestores e tipos de entidades numa determinada localização. Também pode limitar os resultados filtrando por featurestores, tipos de valores e etiquetas específicos.

Para ver uma lista de todas as funcionalidades, consulte o artigo Funcionalidades de fichas.

IU da Web

Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Funcionalidades.

Aceda à página Funcionalidades

Selecione uma região na lista pendente Região.
Clique no campo Filtro da tabela de elementos.
Selecione uma propriedade para filtrar, como Funcionalidade, que devolve funcionalidades que contêm uma string correspondente em qualquer parte do respetivo ID.
Escreva um valor para o filtro e, de seguida, prima Enter. O Vertex AI Feature Store (antigo) devolve resultados na tabela de funcionalidades.
Para adicionar mais filtros, clique novamente no campo Filtro.

REST

Para pesquisar funcionalidades, envie um pedido GET através do método featurestores.searchFeatures. O exemplo seguinte usa vários parâmetros de pesquisa, escritos como featureId:test AND valueType=STRING. A consulta devolve funcionalidades que contêm test no respetivo ID e cujos valores são do tipo STRING.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: .

Método 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"

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Execute o seguinte 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

Execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "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

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.SearchFeaturesRequest;
import java.io.IOException;

public class SearchFeaturesSample {

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

  static void searchFeaturesSample(String project, String query, 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)) {

      SearchFeaturesRequest searchFeaturesRequest =
          SearchFeaturesRequest.newBuilder()
              .setLocation(LocationName.of(project, location).toString())
              .setQuery(query)
              .build();
      System.out.println("Search Features Response");
      for (Feature element :
          featurestoreServiceClient.searchFeatures(searchFeaturesRequest).iterateAll()) {
        System.out.println(element);
      }
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

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

// const project = 'YOUR_PROJECT_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 searchFeatures() {
  // Configure the locationResource resource
  const locationResource = `projects/${project}/locations/${location}`;

  const request = {
    location: locationResource,
    query: query,
  };

  // Search Features request
  const [response] = await featurestoreServiceClient.searchFeatures(request, {
    timeout: Number(timeout),
  });

  console.log('Search features response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
searchFeatures();

Idiomas adicionais

Veja os detalhes da funcionalidade

Ver detalhes sobre uma funcionalidade, como o respetivo tipo de valor ou descrição. Se usar a consola e tiver a monitorização de funcionalidades ativada, também pode ver a distribuição dos valores das funcionalidades ao longo do tempo. Google Cloud

IU da Web

Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Funcionalidades.

Aceda à página Funcionalidades

Selecione uma região na lista pendente Região.
Na tabela de funcionalidades, veja a coluna Funcionalidades para encontrar a funcionalidade cujos detalhes quer ver.
Clique no nome de uma funcionalidade para ver os respetivos detalhes.
Para ver as respetivas métricas, clique em Métricas. O Vertex AI Feature Store (antigo) fornece métricas de distribuição de caraterísticas para a caraterística.

REST

Para obter detalhes sobre uma funcionalidade, envie um pedido GET através do método featurestores.entityTypes.features.get.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: .
FEATURESTORE_ID: ID da Feature Store.
ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
FEATURE_ID: ID da funcionalidade.

Método 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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Execute o seguinte 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

Execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "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

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.cloud.aiplatform.v1.Feature;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GetFeatureRequest;
import java.io.IOException;

public class GetFeatureSample {

  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 entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String featureId = "YOUR_FEATURE_ID";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";

    getFeatureSample(project, featurestoreId, entityTypeId, featureId, location, endpoint);
  }

  static void getFeatureSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String featureId,
      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)) {

      GetFeatureRequest getFeatureRequest =
          GetFeatureRequest.newBuilder()
              .setName(
                  FeatureName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId, featureId)
                      .toString())
              .build();

      Feature feature = featurestoreServiceClient.getFeature(getFeatureRequest);
      System.out.println("Get Feature Response");
      System.out.println(feature);
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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 featureId = 'YOUR_FEATURE_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 getFeature() {
  // Configure the name resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}/features/${featureId}`;

  const request = {
    name: name,
  };

  // Get Feature request
  const [response] = await featurestoreServiceClient.getFeature(request, {
    timeout: Number(timeout),
  });

  console.log('Get feature response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
getFeature();

Idiomas adicionais

Elimine um elemento

Elimine uma funcionalidade e todos os respetivos valores.

IU da Web

Na secção Vertex AI da Google Cloud consola, aceda à página Funcionalidades.

Aceda à página Funcionalidades

Selecione uma região na lista pendente Região.
Na tabela de funcionalidades, veja a coluna Funcionalidade e encontre a funcionalidade que quer eliminar.
Clique no nome da funcionalidade.
Na barra de ações, clique em Eliminar.
Clique em Confirmar para eliminar a funcionalidade e os respetivos valores.

REST

Para eliminar uma funcionalidade, envie um pedido DELETE através do método featurestores.entityTypes.features.delete.

Antes de usar qualquer um dos dados do pedido, faça as seguintes substituições:

LOCATION_ID: região onde o Feature Store está localizado, como us-central1.
PROJECT_ID: .
FEATURESTORE_ID: ID da Feature Store.
ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
FEATURE_ID: ID da funcionalidade.

Método 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

Para enviar o seu pedido, escolha uma destas opções:

curl

Execute o seguinte 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

Execute o seguinte 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

Deve receber uma resposta JSON semelhante à seguinte:

{
  "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

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteFeatureRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureName;
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 DeleteFeatureSample {

  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 featureId = "YOUR_FEATURE_ID";
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;

    deleteFeatureSample(
        project, featurestoreId, entityTypeId, featureId, location, endpoint, timeout);
  }

  static void deleteFeatureSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String featureId,
      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)) {

      DeleteFeatureRequest deleteFeatureRequest =
          DeleteFeatureRequest.newBuilder()
              .setName(
                  FeatureName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId, featureId)
                      .toString())
              .build();

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          featurestoreServiceClient.deleteFeatureAsync(deleteFeatureRequest);
      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 Feature.");
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Para se autenticar no Vertex AI, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * 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 featureId = 'YOUR_FEATURE_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 deleteFeature() {
  // Configure the name resource
  const name = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}/features/${featureId}`;

  const request = {
    name: name,
  };

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

  console.log('Delete feature response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
deleteFeature();

Idiomas adicionais

O que se segue?

Saiba como importar em lote valores de atributos.
Saiba como monitorizar os valores das funcionalidades importados ao longo do tempo.
Saiba como publicar funcionalidades através da publicação online ou da publicação em lote.
Resolva problemas comuns do Vertex AI Feature Store (antigo).

Faça a gestão e encontre funcionalidades Mantenha tudo organizado com as coleções Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.

Crie uma funcionalidade

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Python

Java

Node.js

Crie funcionalidades em lote

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Python

Java

Node.js

Funcionalidades de listas

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Idiomas adicionais

Pesquise funcionalidades

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Idiomas adicionais

Veja os detalhes da funcionalidade

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Idiomas adicionais

Elimine um elemento

IU da Web

REST

curl

PowerShell

Java

Node.js

Idiomas adicionais

O que se segue?

Faça a gestão e encontre funcionalidades