Scopri come creare, elencare, descrivere, aggiornare ed eliminare gli archivi di caratteristiche. Un archivio di caratteristiche è un container di primo livello per tipi di entità, caratteristiche e valori delle caratteristiche.
Archiviazione online e offline
Vertex AI Feature Store (legacy) utilizza due metodi di archiviazione classificati come spazio di archiviazione online e spazio di archiviazione offline, a un prezzo diverso. Tutti gli archivi di caratteristiche hanno archiviazione offline e, facoltativamente, archiviazione online.
Lo spazio di archiviazione online conserva i valori timestamp più recenti delle caratteristiche per
gestire in modo efficiente le richieste di
pubblicazione online. Quando esegui un job di importazione
Tramite l'API, puoi controllare il job se i dati vengono scritti nell'archivio online. Ignorata
il negozio online impedisce qualsiasi carico sui nodi di pubblicazione online. Ad esempio:
Quando esegui job di backfill, puoi disabilitare le scritture nell'archivio online
al negozio offline. Per ulteriori informazioni, consulta il disableOnlineServing
nell'API
riferimento.
Vertex AI Feature Store (legacy) utilizza lo spazio di archiviazione offline per archiviare i dati fino al i dati non raggiungono il limite di conservazione o elimini i dati. Puoi memorizzare un numero illimitato di dati nello store offline. Puoi controllare i costi di archiviazione offline gestendo la quantità di dati da conservare. Puoi anche sostituire il limite predefinito di conservazione dei dati del negozio online per l'archivio di caratteristiche e il limite di conservazione dei dati offline per un tipo di entità. Scopri di più sulle quote di Vertex AI Feature Store (legacy) limiti.
Utilizza la console Google Cloud per visualizzare la quantità di spazio di archiviazione online e offline attualmente in uso. Visualizza i tuoi Monitoraggio dello spazio di archiviazione online totale e dello Spazio di archiviazione offline totale di featurestore per determinare il tuo utilizzo.
Nodi di pubblicazione online
I nodi di pubblicazione online forniscono le risorse di calcolo utilizzate per archiviare e pubblicare i valori delle caratteristiche per la pubblicazione online a bassa latenza. Questi nodi sono sempre in esecuzione anche quando non forniscono dati. Ti viene addebitato un costo per ogni ora nodo.
Il limite di archiviazione per i nodi di pubblicazione online è di 5 TB per nodo. Scopri di più sulle quote e sui limiti di Vertex AI Feature Store (legacy).
Il numero di nodi di pubblicazione online necessari è direttamente proporzionale ai due fattori seguenti:
- Il numero di richieste di pubblicazione online (query al secondo) ricevute dall'archivio di caratteristiche.
- Il numero di job di importazione che scrivono nello spazio di archiviazione online.
Entrambi i fattori contribuiscono all'utilizzo della CPU e alle prestazioni dei nodi. Nella console Google Cloud, visualizza le metriche seguenti:
- Query al secondo: il numero di query al secondo per l'archivio di caratteristiche.
- Conteggio nodi: il numero di nodi di pubblicazione online.
- Utilizzo CPU: utilizzo della CPU da parte dei nodi.
Se l'utilizzo della CPU è costantemente elevato, valuta la possibilità di aumentare il numero nodi di pubblicazione per l'archivio di caratteristiche.
Testare le prestazioni dei nodi di pubblicazione online
Puoi testare le prestazioni dei nodi di distribuzione online per la distribuzione di caratteristiche in tempo reale. Questo consente di garantire che l'archivio di caratteristiche abbia risorse macchina sufficienti per eseguire l'esecuzione entro soglie di latenza o QPS predeterminate. Puoi eseguire questi test in base a vari parametri di benchmarking, come QPS, latenza e API. Per le linee guida e le best practice per testare le prestazioni dei nodi di pubblicazione online, vedi Testare le prestazioni dei nodi di pubblicazione online per la pubblicazione in tempo reale in Best practice per Vertex AI Feature Store (legacy).
Inoltre, puoi utilizzare lo strumento open source Vertex AI Benchmarker per testare le prestazioni delle risorse del tuo Feature Store. Lo strumento open source Vertex AI Benchmarker è costituito da uno strumento a riga di comando Python e da un worker Java.
Opzioni di scalabilità
Puoi passare tra le seguenti opzioni per configurare il numero di nodi di pubblicazione online:
Scalabilità automatica
Se scegli la scalabilità automatica, l'archivio di caratteristiche modifica automaticamente il numero di nodi in base all'utilizzo della CPU. La scalabilità automatica esamina i pattern di traffico mantenere le prestazioni e ottimizzare i costi aggiungendo nodi quando aumenta e rimuove i nodi quando il traffico diminuisce.
La scalabilità automatica funziona bene per i pattern di traffico la crescita e la diminuzione. Se utilizzi Vertex AI Feature Store (legacy) ampiamente per per i pattern di traffico che subiscono frequenti fluttuazioni del carico, utilizza la scalabilità automatica per migliorare l'efficienza in termini di costi.
Allocazione di un numero di nodi fissi
Se assegni un numero di nodi fisso, Vertex AI Feature Store (legacy) mantiene un numero coerente di nodi indipendentemente dai pattern di traffico. Il numero di nodi fissi mantiene i costi prevedibili e i nodi dovrebbero funzionare bene quando ci sono nodi sufficienti per gestire il traffico. Puoi modificare manualmente il conteggio dei nodi fissi per gestire le modifiche nei pattern di traffico.
Considerazioni aggiuntive per la scalabilità automatica
Se scegli la scalabilità automatica, devi prendere in considerazione quattro altri punti, tra cui:
Dopo aver aggiunto nodi di pubblicazione online, il negozio online ha bisogno di tempo per ribilanciare i dati. Potrebbero essere necessari fino a 20 minuti sotto carico prima di riscontrare un miglioramento significativo delle prestazioni. Di conseguenza, scalare il numero di nodi potrebbe non essere utile per brevi burst di traffico. Questa limitazione si applica sia alla scalabilità manuale sia alla scalabilità automatica.
Se invii richieste di pubblicazione online all'archivio di caratteristiche senza nodi di pubblicazione online, l'operazione restituisce un errore.
Disattiva la pubblicazione online nell'archivio di caratteristiche
Se non hai bisogno della pubblicazione online e vuoi evitare che vengano apportate modifiche ai nodi di pubblicazione online, imposta il numero di nodi su zero. Per disattivare la pubblicazione online nell'archivio di caratteristiche, imposta la seguente configurazione:
Se utilizzi la scalabilità automatica, rimuovi il parametro
scaling
.Imposta il numero fisso di nodi di pubblicazione online su
0
.
Per ulteriori informazioni su come creare un archivio di caratteristiche, consulta Creare un archivio di caratteristiche. Per ulteriori informazioni su come modificare la configurazione di un archivio di caratteristiche esistente, consulta Aggiornare un archivio di caratteristiche.
Se imposti il numero di nodi di pubblicazione online su 0
, l'intero archivio online, inclusi i relativi dati, viene eliminato. Se vuoi disattivare temporaneamente il tuo negozio online per poi ripristinarlo, devi reimportare i dati eliminati.
Ad esempio, se imposti il conteggio dei nodi di pubblicazione online per l'archivio di caratteristiche su 0
e poi esegui il provisioning dei nodi di distribuzione online impostando il conteggio dei nodi su 1
o superiore, Vertex AI Feature Store (legacy) non esegue la migrazione dei dati delle caratteristiche eliminati nell'archivio online. Per ricompilare il tuo negozio online, devi reimportare i dati. Un modo per reimportare i dati è esportare i dati storici prima di disabilitare i nodi di pubblicazione online e poi importare i dati esportati dopo aver eseguito il provisioning dei nodi.
Quando esegui il provisioning dei nodi di pubblicazione online, devi attendere il completamento dell'operazione prima di importare nuovi dati. I job di importazione in corso riprendono solo al termine del provisioning del nodo di distribuzione online.
Se invii una richiesta di pubblicazione online all'archivio di caratteristiche senza nodi di pubblicazione online, la richiesta restituisce un errore.
Creare un archivio di caratteristiche
Creare una risorsa archivio di caratteristiche che contenga tipi di entità e caratteristiche. La
la località dell'archivio di caratteristiche deve trovarsi nella stessa località dei dati di origine.
Ad esempio, se l'archivio di caratteristiche si trova in us-central,
, puoi importare i dati da
nei bucket Cloud Storage che si trovano in us-central1
o negli Stati Uniti
località multiregionale, anche se i dati di origine provengono da bucket a due regioni
non è supportato. Analogamente, per BigQuery, puoi importare
che si trovano in us-central1
o nella località multiregionale degli Stati Uniti. Per ulteriori informazioni, consulta Dati di origine
requisiti.
La disponibilità di Vertex AI Feature Store (legacy) può variare in base alla località. Per ulteriori informazioni, vedi Disponibilità delle funzionalità.
UI web
Puoi creare un archivio di caratteristiche utilizzando la console Google Cloud se un archivio di caratteristiche non è già stato creato nel progetto Google Cloud per la regione selezionata. Se esiste già un archivio di caratteristiche per il progetto e la regione, usa un altro metodo.
Per creare un archivio di caratteristiche utilizzando la console Google Cloud:
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Fai clic su Crea archivio di caratteristiche
- Specifica un nome per l'archivio di caratteristiche.
- Se vuoi attivare la pubblicazione online per l'archivio di caratteristiche,
Fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Attiva la pubblicazione online e imposta le opzioni di scalabilità.
Per ulteriori informazioni sulle opzioni di scalabilità e pubblicazione online, consulta Nodi di pubblicazione online - Fai clic su Crea.
Terraform
L'esempio seguente utilizza la risorsa Terraform google_vertex_ai_featurestore
per creare un archivio di caratteristiche con un numero di nodi fisso. Il nome dell'archivio di caratteristiche è featurestore_xxxxxxxx
, dove xxxxxxxx
è un identificatore alfanumerico generato in modo casuale.
Per scoprire come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta: Comandi Terraform di base.
REST
Per creare un archivio di caratteristiche, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.create .
Il seguente esempio crea un archivio di caratteristiche con un conteggio di nodi fisso di
1
. Il conteggio dei nodi specifica il numero di nodi di pubblicazione online,
che influisce sul numero di richieste di pubblicazione online che l'archivio di caratteristiche può
. La latenza potrebbe aumentare se il numero di nodi non è in grado di supportare
di richieste in entrata.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui è stato creato l'archivio di caratteristiche. Ad esempio,
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID per l'archivio di caratteristiche.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores?featurestoreId=FEATURESTORE_ID
Corpo JSON della richiesta:
{ "online_serving_config": { "fixed_node_count": 1 }, "labels": { "environment": "testing" } }
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?featurestoreId=FEATURESTORE_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?featurestoreId=FEATURESTORE_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.CreateFeaturestoreOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-02-26T00:44:40.722474Z", "updateTime": "2021-02-26T00:44:40.722474Z" } } }
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.
Python
La libreria client per Vertex AI è inclusa nell'installazione l'SDK Vertex AI per Python. Per scoprire come installare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'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.
Creare un archivio di caratteristiche che utilizza una CMEK
Prima di iniziare, se non hai una CMEK (gestita dal cliente) chiave di crittografia), utilizza Cloud Key Management Service per configurare una crittografia gestita dal cliente chiave e configurare le autorizzazioni. Le seguenti crea un archivio di caratteristiche che utilizza una chiave CMEK.
Se Vertex AI perde l'autorizzazione per l'elemento chiave CMEK, risorse e valori all'interno degli archivi di caratteristiche criptati da la chiave non sarà più accessibile finché Vertex AI non sarà in grado di utilizzarla di nuovo.
Dopo 30 giorni, se Vertex AI non ha ancora accesso a CMEK , Vertex AI elimina tutti gli archivi di caratteristiche criptati con quella chiave. Quando si creano nuovi archivi di caratteristiche, non è possibile riutilizzarli nomi di archivi di caratteristiche.
UI web
Utilizza un altro metodo. Non è possibile creare un archivio di caratteristiche nella console Google Cloud.
REST
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui è stato creato l'archivio di caratteristiche. Ad esempio,
us-central1
. - PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID per l'archivio di caratteristiche.
- CMEK_PROJECT: l'ID o il numero di progetto che contiene la tua CMEK.
- KEY_RING: il nome del keyring di Cloud Key Management Service cui che la chiave di crittografia sia attiva.
- KEY_NAME: nome della chiave di crittografia da utilizzare.
Metodo HTTP e URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores?featurestoreId=FEATURESTORE_ID
Corpo JSON della richiesta:
{ "online_serving_config": { "fixed_node_count": 1 }, "encryption_spec":{ "kms_key_name": "projects/CMEK_PROJECT/locations/LOCATION_ID/keyRings/KEY_RING/cryptoKeys/KEY_NAME" } }
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?featurestoreId=FEATURESTORE_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?featurestoreId=FEATURESTORE_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.CreateFeaturestoreOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-02-26T00:44:40.722474Z", "updateTime": "2021-02-26T00:44:40.722474Z" } } }
Elenco archivi di caratteristiche
Elenca tutti gli archivi di caratteristiche in un progetto.
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 caratteristiche, visualizza la colonna Featurestore per vedere la di caratteristiche nel tuo progetto per la regione selezionata.
REST
Per elencare gli archivi di caratteristiche per una determinata regione nel progetto, invia un messaggio GET utilizzando il comando featurestores.list .
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
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"
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" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "featurestores": [ { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/test", "createTime": "2021-02-26T00:44:44.216805Z", "updateTime": "2021-02-26T00:44:44.364916Z", "etag": "AMEw9yNL0s7qZh8lZVZ5T3BEuhoEgFR7JmjbbCSAkRZjeKDXkkIYnxxA4POe5BWT8cCn", "labels": { "environment": "testing" }, "onlineServingConfig": { "fixedNodeCount": 2 }, "state": "STABLE" }, { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/featurestore_demo", "createTime": "2021-02-25T00:39:40.598781Z", "updateTime": "2021-02-25T00:39:40.744038Z", "etag": "AMEw9yO_e0vm-9W_yeCz4rJm-XnnEMYQ-vQesevxya_sz-FckuysnDwo3cEXHdWWSeda", "labels": { "environment": "testing" }, "onlineServingConfig": { "fixedNodeCount": 3 }, "state": "STABLE" } ] }
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 per Python.
Visualizza dettagli archivio di caratteristiche
Ottieni i dettagli di un archivio di caratteristiche, come il nome e la pubblicazione online configurazione. Se utilizzi la console Google Cloud, puoi anche visualizzare Metriche di Cloud Monitoring per archivi di caratteristiche.
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 caratteristiche, visualizza la colonna Featurestore e trova il valore un archivio di caratteristiche per il quale vuoi visualizzare le informazioni.
- Fai clic sul nome dell'archivio di caratteristiche per visualizzarne il monitoraggio metriche di valutazione.
- Fai clic sulla scheda Proprietà per visualizzare la pubblicazione online dell'archivio di caratteristiche configurazione.
REST
Per ottenere dettagli su un singolo archivio di caratteristiche, invia una richiesta GET utilizzando featurestores.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.
Metodo HTTP e URL:
GET https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_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"
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" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID", "createTime": "2021-02-25T00:39:40.598781Z", "updateTime": "2021-02-25T00:39:40.744038Z", "etag": "AMEw9yNy_b4IaMIvw1803ZT38cpUtjfwlyLkR709oBCY6pQrm6dHophLcqhrvsNqkQQZ", "onlineServingConfig": { "fixedNodeCount": 3 }, "state": "STABLE" }
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 per Python.
Aggiorna un archivio di caratteristiche
Aggiornare un archivio di caratteristiche, ad esempio, per modificare il numero di nodi di pubblicazione online o aggiornare le etichette su un archivio di caratteristiche.
UI web
Puoi aggiornare solo il numero di nodi di pubblicazione online. Per aggiornare le etichette, utilizza l'API.
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai a alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle caratteristiche, visualizza la colonna Featurestore e fai clic sul nome dell'archivio di caratteristiche da aggiornare.
- Fai clic su Modifica configurazione per aprire l'Modifica archivio di caratteristiche configurazione.
- Modifica la configurazione dell'archivio di caratteristiche.
- Fai clic su Aggiorna per applicare le modifiche.
REST
Per aggiornare un archivio di caratteristiche, invia una richiesta PATCH utilizzando il metodo featurestores.patch .
L'esempio seguente aggiorna il numero di nodi di pubblicazione online in
2
per l'archivio di caratteristiche. Tutte le altre impostazioni rimangono invariate.
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.
Metodo HTTP e URL:
PATCH https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID
Corpo JSON della richiesta:
{ "online_serving_config": { "fixed_node_count": 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 PATCH \
-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"
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 PATCH `
-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" | 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.UpdateFeaturestoreOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-03-18T21:12:08.373664Z", "updateTime": "2021-03-18T21:12:08.373664Z" } } }
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 per Python.
Elimina un archivio di caratteristiche
Elimina un archivio di caratteristiche. Se l'archivio di caratteristiche include tipi di entità esistenti e
caratteristiche, abilita il parametro di query force
per eliminare l'archivio di caratteristiche e tutti
dei suoi contenuti.
UI web
Utilizza un altro metodo. Non puoi eliminare un archivio di caratteristiche nella console Google Cloud.
REST
Per eliminare un archivio di caratteristiche e tutti i suoi contenuti, invia una richiesta DELETE utilizzando il featurestores.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.
- BOOLEAN: se eliminare l'archivio di caratteristiche anche se contiene
tipi di entità e caratteristiche. Il parametro di query
force
è facoltativo ed èfalse
per impostazione predefinita.
Metodo HTTP e URL:
DELETE https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID?force=BOOLEAN
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
curl
Esegui questo comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID?force=BOOLEAN"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID?force=BOOLEAN" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/operations/OPERATIONS_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-05-03T17:50:21.813112Z", "updateTime": "2021-05-03T17:50:21.813112Z" } }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
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.
Python
La libreria client per Vertex AI è inclusa nell'installazione l'SDK Vertex AI per Python. Per scoprire come installare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'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.
Passaggi successivi
- Scopri come gestire i tipi di entità e caratteristiche.
- Risoluzione dei problemi comuni Problemi relativi a Vertex AI Feature Store (legacy).