Administra y encuentra funciones

Aprende a administrar y encontrar atributos.

Crea un atributo

Crea un atributo único para un tipo de entidad existente. Para crear varios atributos en una sola solicitud, consulta Crea atributos por lotes.

IU web

  1. En la sección de Vertex AI de Google Cloud Console, ve a la página Funciones.

    Ve a la página Atributos

  2. Selecciona una región de la lista desplegable Región.
  3. En la tabla de atributos, consulta la columna Tipo de entidad y haz clic en el tipo de entidad al que agregarás atributos.
  4. Haz clic en Agregar funciones para abrir el panel Agregar funciones.
  5. Especifica un nombre, un tipo de valor y (opcionalmente) una descripción para la función.
  6. Para habilitar la supervisión del valor de las funciones (Vista previa), en Supervisión de funciones, selecciona Anular la configuración de supervisión del tipo de entidad y, luego, ingresa lo siguiente: la cantidad de días entre instantáneas. Esta configuración anula las configuraciones de supervisión existentes o futuras en el tipo de entidad de la función. Para obtener más información, consulta Supervisión del valor de los atributos.
  7. Para agregar más atributos, haz clic en Agregar otro atributo.
  8. Haz clic en Guardar.

LÍNEA DE REST Y CMD

Si deseas crear un atributo para un tipo de entidad existente, envía una solicitud POST mediante el método featurestores.entityTypes.features.create.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • FEATURESTORE_ID: ID del featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo de entidad.
  • FEATURE_ID: Es un ID para el atributo.
  • DESCRIPTION: Es la descripción del atributo.
  • VALUE_TYPE: El tipo de valor de la función.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default 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-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?featureId=FEATURE_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el OPERATION_ID en la respuesta para obtener el estado de la operación.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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

from google.cloud import aiplatform_v1beta1 as aiplatform

def create_feature_sample(
    project: str,
    featurestore_id: str,
    entity_type_id: str,
    feature_id: str,
    value_type: aiplatform.Feature.ValueType,
    description: str = "sample feature",
    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.FeaturestoreServiceClient(client_options=client_options)
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}/featurestores/{featurestore_id}/entityTypes/{entity_type_id}"
    create_feature_request = aiplatform.CreateFeatureRequest(
        parent=parent,
        feature=aiplatform.Feature(value_type=value_type, description=description),
        feature_id=feature_id,
    )
    lro_response = client.create_feature(request=create_feature_request)
    print("Long running operation:", lro_response.operation.name)
    create_feature_response = lro_response.result(timeout=timeout)
    print("create_feature_response:", create_feature_response)

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

Crea funciones por lotes

Crea atributos de forma masiva para un tipo existente. Para las solicitudes de creación por lotes, Vertex Feature Store crea varios atributos a la vez, lo cual es más rápido para crear una gran cantidad de atributos en comparación con el método featurestores.entityTypes.features.create.

IU web

Consulta cómo crear una función.

LÍNEA DE REST Y CMD

A fin de crear una o más características para un tipo de entidad existente, envía una solicitud POST con el método featurestores.entityTypes.features.batchCreate, como se muestra en el siguiente ejemplo.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • FEATURESTORE_ID: ID del featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo de entidad.
  • FEATURE_ID: Es un ID para el atributo.
  • DESCRIPTION: Es la descripción del atributo.
  • VALUE_TYPE: El tipo de valor de la función.
  • DURATION: (Opcional) La duración del intervalo entre instantáneas en segundos. El valor debe terminar con una “s”.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

POST https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate

Cuerpo JSON de la solicitud:

{
  "requests": [
    {
      "feature": {
        "description": "DESCRIPTION_1",
        "valueType": "VALUE_TYPE_1",
        "monitoringConfig": {
          "snapshotAnalysis": {
            "monitoringInterval": "DURATION"
          }
        }
      },
      "featureId": "FEATURE_ID_1"
    },
    {
      "feature": {
        "description": "DESCRIPTION_2",
        "valueType": "VALUE_TYPE_2",
        "monitoringConfig": {
          "snapshotAnalysis": {
            "monitoringInterval": "DURATION"
          }
        }
      },
      "featureId": "FEATURE_ID_2"
    }
  ]
}

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

curl -X POST \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
-H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
-d @request.json \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate"

PowerShell

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json y ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default 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-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features:batchCreate" | Select-Object -Expand Content

Deberías ver un resultado similar al siguiente. Puedes usar el OPERATION_ID en la respuesta para obtener el estado de la operación.

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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_v1beta1 as aiplatform

def batch_create_features_sample(
    project: str,
    featurestore_id: str,
    entity_type_id: str,
    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.FeaturestoreServiceClient(client_options=client_options)
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}/featurestores/{featurestore_id}/entityTypes/{entity_type_id}"
    age_feature = aiplatform.Feature(
        value_type=aiplatform.Feature.ValueType.INT64, description="User age",
    )
    age_feature_request = aiplatform.CreateFeatureRequest(
        feature=age_feature, feature_id="age"
    )

    gender_feature = aiplatform.Feature(
        value_type=aiplatform.Feature.ValueType.STRING, description="User gender"
    )
    gender_feature_request = aiplatform.CreateFeatureRequest(
        feature=gender_feature, feature_id="gender"
    )

    liked_genres_feature = aiplatform.Feature(
        value_type=aiplatform.Feature.ValueType.STRING_ARRAY,
        description="An array of genres that this user liked",
    )
    liked_genres_feature_request = aiplatform.CreateFeatureRequest(
        feature=liked_genres_feature, feature_id="liked_genres"
    )

    requests = [
        age_feature_request,
        gender_feature_request,
        liked_genres_feature_request,
    ]
    batch_create_features_request = aiplatform.BatchCreateFeaturesRequest(
        parent=parent, requests=requests
    )
    lro_response = client.batch_create_features(request=batch_create_features_request)
    print("Long running operation:", lro_response.operation.name)
    batch_create_features_response = lro_response.result(timeout=timeout)
    print("batch_create_features_response:", batch_create_features_response)

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

Enumerar funciones

Enumera todos los atributos en una ubicación determinada. Para buscar atributos en todos los tipos de entidades y featurestores en una ubicación determinada, consulta el método Búsqueda de atributos.

IU web

  1. En la sección de Vertex AI de Google Cloud Console, ve a la página Funciones.

    Ve a la página Atributos

  2. Selecciona una región de la lista desplegable Región.
  3. En la tabla de atributos, consulta la columna Funciones a fin de ver las características de tu proyecto para la región seleccionada.

LÍNEA DE REST Y CMD

Para enumerar todas las funciones de un solo tipo de entidad, envía una solicitud GET mediante el método featurestores.entityTypes.features.list.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • FEATURESTORE_ID: ID del featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo de entidad.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "features": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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/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/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"
    }
  ]
}

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

Busca funciones

Busca atributos basados en una o más de sus propiedades, como el ID del atributo, el ID de tipo de entidad o la descripción del atributo. Feature Store busca en todas las featurestores y tipos de entidades en una ubicación determinada. También puedes limitar los resultados si filtras por featurestores, tipos de valor y etiquetas específicos.

Para enumerar todas las funciones, consulta la sección sobre Enumera funciones.

IU web

  1. En la sección de Vertex AI de Google Cloud Console, ve a la página Funciones.

    Ve a la página Atributos

  2. Selecciona una región de la lista desplegable Región.
  3. Haz clic en el campo Filtro de la tabla de funciones.
  4. Selecciona una propiedad para filtrar, como Función, que muestra atributos que contienen una string coincidente en cualquier parte de su ID.
  5. Escribe un valor para el filtro y presiona Intro. Feature Store muestra los resultados en la tabla de atributos.
  6. Para agregar filtros adicionales, vuelve a hacer clic en el campo Filtro.

LÍNEA DE REST Y CMD

Para buscar atributos, envía una solicitud GET mediante el método featurestores.searchFeatures. En el siguiente ejemplo, se usan varios parámetros de búsqueda, escritos como featureId:test AND valueType=STRING. La consulta muestra atributos que contienen test en su ID y cuyos valores son del tipo STRING.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING"

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING""

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores:searchFeatures?query="featureId:test%20AND%20valueType=STRING"" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "features": [
    {
      "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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"
      }
    }
  ]
}

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

Ve detalles de la función

Ver detalles sobre un atributo, como su tipo de valor o descripción. Si usas Cloud Console y tienes habilitada la supervisión de atributos, también puedes ver la distribución de los valores de los atributos a lo largo del tiempo.

IU web

  1. En la sección de Vertex AI de Google Cloud Console, ve a la página Funciones.

    Ve a la página Atributos

  2. Selecciona una región de la lista desplegable Región.
  3. En la tabla de atributos, consulta la columna Funciones para encontrar el elemento del que deseas ver los detalles.
  4. Haz clic en el nombre de un atributo para ver sus detalles.
  5. Para ver sus métricas, haz clic en Métricas. Feature Store proporciona métricas de distribución de los atributos.

LÍNEA DE REST Y CMD

Para obtener detalles sobre un atributo, envía una solicitud GET mediante el método featurestores.entityTypes.features.get.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • FEATURESTORE_ID: ID del featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo de entidad.
  • FEATURE_ID: ID del atributo.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

GET https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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": {}
}

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

Borra un atributo

Borrar una función y todos sus valores

IU web

  1. En la sección de Vertex AI de Google Cloud Console, ve a la página Funciones.

    Ve a la página Atributos

  2. Selecciona una región de la lista desplegable Región.
  3. En la tabla de atributos, consulta la columna Función y busca el atributo que deseas borrar.
  4. Haz clic en el nombre de la función.
  5. En la barra de acciones, haz clic en Borrar.
  6. Haz clic en Confirmar para borrar la función y sus valores.

LÍNEA DE REST Y CMD

Para borrar una función, envía una solicitud BORRAR mediante el método featurestores.entityTypes.features.delete.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

  • LOCATION: Región donde se encuentra el featurestore, como us-central1.
  • PROJECT: Tu ID del proyecto o número de proyecto.
  • FEATURESTORE_ID: ID del featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo de entidad.
  • FEATURE_ID: ID del atributo.
  • PROJECT_NUMBER: Número de proyecto de tu proyecto (aparece en la respuesta)

Método HTTP y URL:

DELETE https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID

Para enviar tu solicitud, elige una de estas opciones:

curl

Ejecuta el siguiente comando:

curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer "$(gcloud auth application-default print-access-token) \
"https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID"

PowerShell

Ejecuta el siguiente comando:

$cred = gcloud auth application-default print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/features/FEATURE_ID" | Select-Object -Expand Content

Deberías recibir una respuesta JSON similar a la que se muestra a continuación:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/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"
  }
}

Idiomas adicionales

Puedes instalar y usar las siguientes bibliotecas cliente de Vertex AI para llamar a la API de Vertex AI. Las bibliotecas cliente de Cloud proporcionan una experiencia optimizada para los desarrolladores mediante el uso de las convenciones y estilos naturales de cada idioma compatible.

¿Qué sigue?