Gestione dei featurestore

Scopri come creare, elencare, descrivere, aggiornare ed eliminare i feature store. Un archivio di caratteristiche è un contenitore 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, i cui prezzi sono diversi. Tutti i feature store dispongono di uno spazio di archiviazione offline e, facoltativamente, di uno spazio di archiviazione online.

Lo spazio di archiviazione online conserva gli ultimi valori timestamp delle funzionalità per gestire in modo efficiente le richieste di pubblicazione online. Quando esegui un job di importazione utilizzando l'API, puoi controllarlo se i dati vengono scritti nel negozio online. Se salti il negozio online, eviti qualsiasi carico sui nodi di pubblicazione online. Ad esempio, quando esegui job di backfill, puoi disattivare le scritture nel negozio online e scrivere solo nel negozio offline. Per ulteriori informazioni, consulta il disableOnlineServing flag nel documento di riferimento dell'API.

Vertex AI Feature Store (legacy) utilizza lo spazio di archiviazione offline per archiviare i dati finché non raggiungono il limite di conservazione o finché non li elimini. Puoi archiviare dati illimitati nello spazio di archiviazione offline. Puoi controllare i costi di archiviazione offline gestendo la quantità di dati che conservi. Puoi anche ignorare il limite di conservazione dei dati predefinito per il tuo archivio di funzionalità e il limite di conservazione dei dati offline per un tipo di entità. Scopri di più su quote e limiti di Vertex AI Feature Store (legacy).

Utilizza la console Google Cloud per visualizzare la quantità di spazio di archiviazione online e offline attualmente in uso. Visualizza le metriche di monitoraggio dello spazio di archiviazione online totale e dello spazio di archiviazione offline totale del tuo magazino dati per determinare il tuo utilizzo.

Nodi di pubblicazione online

I nodi di pubblicazione online forniscono le risorse di calcolo utilizzate per archiviare e gestire i valori delle funzionalità per la pubblicazione online a bassa latenza. Questi nodi sono sempre in esecuzione anche quando non pubblicano dati. Ti viene addebitato un importo per ogni ora nodo.

Il limite di spazio di archiviazione per i nodi di pubblicazione online è di 5 TB per nodo. Scopri di più su quote e limiti di Vertex AI Feature Store (legacy).

Il numero di nodi di pubblicazione online necessari è direttamente proporzionale ai seguenti due fattori:

  • Il numero di richieste di distribuzione online (query al secondo) ricevute dal feature store.
  • Il numero di job di importazione che scrivono nello spazio di archiviazione online.

Entrambi i fattori contribuiscono all'utilizzo e alle prestazioni della CPU dei nodi. Dalla console Google Cloud, visualizza le metriche di quanto segue:

  • Query al secondo: numero di query al secondo al tuo feature store.
  • Numero di nodi: il numero di nodi di pubblicazione online.
  • Utilizzo della CPU: l'utilizzo della CPU dei tuoi nodi.

Se l'utilizzo della CPU è costantemente elevato, valuta la possibilità di aumentare il numero di nodi di servizio online per il tuo feature store.

Testare il rendimento dei nodi di pubblicazione online

Puoi testare le prestazioni dei nodi di pubblicazione online per la pubblicazione di funzionalità in tempo reale. In questo modo, puoi assicurarti che il feature store disponga di risorse di macchine sufficienti per funzionare entro soglie predeterminate di QPS o latenza. Puoi eseguire questi test in base a vari parametri di benchmarking, come QPS, latenza e API. Per linee guida e best practice per testare le prestazioni dei nodi di pubblicazione online, consulta 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 eseguire test di carico delle 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

Per configurare il numero di nodi di pubblicazione online, puoi scegliere tra le seguenti opzioni:

  • Scalabilità automatica

    Se scegli la scalabilità automatica, il feature store modifica automaticamente il numero di nodi in base all'utilizzo della CPU. La scalabilità automatica esamina i pattern di traffico per mantenere le prestazioni e ottimizzare i costi aggiungendo nodi quando il traffico aumenta e rimuovendoli quando diminuisce.

    La scalabilità automatica funziona bene per i modelli di traffico che registrano un aumento e un calo graduali. Se utilizzi Vertex AI Feature Store (legacy) per i modelli di traffico che presentano frequenti fluttuazioni del carico, utilizza l'autoscaling per migliorare l'efficienza dei costi.

  • Allocazione di un numero fisso di nodi

    Se assegni un numero fisso di nodi, Vertex AI Feature Store (legacy) mantiene un numero coerente di nodi indipendentemente dai pattern di traffico. Il conteggio dei nodi fissi mantiene i costi prevedibili e i nodi dovrebbero avere un buon rendimento se sono sufficienti per gestire il traffico. Puoi modificare manualmente il numero di nodi fissi per gestire le variazioni nei pattern di traffico.

Considerazioni aggiuntive sulla scalabilità automatica

Se scegli la scalabilità automatica, ci sono altri quattro punti da considerare, tra cui:

  • Dopo aver aggiunto i nodi di pubblicazione online, il negozio online ha bisogno di tempo per riequilibrare i dati. Sotto carico possono essere necessari fino a 20 minuti prima di notare un miglioramento significativo delle prestazioni. Di conseguenza, la scalabilità del numero di nodi potrebbe non essere utile per brevi picchi di traffico. Questa limitazione si applica sia alla scalabilità manuale sia alla scalabilità automatica.

  • Se invii richieste di pubblicazione online al feature store senza nodi di pubblicazione online, l'operazione restituisce un errore.

Disattivare la pubblicazione online nel tuo feature store

Se non hai bisogno della pubblicazione online e vuoi evitare di apportare modifiche ai nodi di pubblicazione online, imposta il numero di nodi di pubblicazione online su zero. Per disattivare la pubblicazione online nel tuo feature store, imposta la seguente configurazione:

  1. Se utilizzi la scalabilità automatica, rimuovi il parametro scaling.

  2. Imposta il numero fisso di nodi di pubblicazione online su 0.

Per ulteriori informazioni su come creare un feature store, consulta Creare un feature store. Per ulteriori informazioni su come modificare la configurazione di un feature store esistente, consulta Aggiornare un feature store.

Se imposti il numero di nodi di pubblicazione online su 0, l'intero negozio online, inclusi i relativi dati, viene eliminato. Se vuoi disattivare temporaneamente il tuo negozio online e poi ripristinarlo, devi importare di nuovo i dati eliminati.

Ad esempio, se imposti il numero di nodi di pubblicazione online per il tuo Feature Store su 0 e poi esegui il provisioning dei nodi di pubblicazione online impostando il numero di nodi su 1 o superiore, Vertex AI Feature Store (legacy) non esegue la migrazione dei dati sulle funzionalità eliminati nel datastore online. Per completare nuovamente il tuo negozio online, devi importare di nuovo i dati. Un modo per importare nuovamente i dati è esportare i dati storici prima di disattivare 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 pubblicazione online.

Se invii una richiesta di pubblicazione online al feature store senza nodi di pubblicazione online, la richiesta restituisce un errore.

Creare un archivio di caratteristiche

Crea una risorsa di Feature Store per contenere tipi di entità e funzionalità. La posizione dell'archivio di funzionalità deve essere la stessa dei dati di origine. Ad esempio, se il tuo feature store si trova in us-central,, puoi importare i dati da file in bucket Cloud Storage che si trovano in us-central1 o nella località con più regioni degli Stati Uniti, anche se i dati di origine dei bucket a doppia regione non sono supportati. Analogamente, per BigQuery puoi importare i dati dalle tabelle in us-central1 o nella località multiregionale degli Stati Uniti. Per ulteriori informazioni, consulta i requisiti relativi ai dati di origine.

La disponibilità di Vertex AI Feature Store (legacy) può variare in base alla località. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Disponibilità delle funzionalità.

UI web

Puoi creare un feature store utilizzando la console Google Cloud se non ne è già stato creato uno nel progetto Google Cloud per la regione selezionata. Se esiste già un feature store per il progetto e la regione, utilizza un altro metodo.

Per creare un feature store utilizzando la console Google Cloud:

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.

    Vai alla pagina Funzionalità

  2. Fai clic su Crea archivio di funzionalità.
  3. Specifica un nome per il feature store.
  4. Se vuoi attivare la pubblicazione online per il feature store, fai clic sul pulsante di attivazione/disattivazione Attiva la pubblicazione online e imposta le opzioni di scalabilità.
    Per ulteriori informazioni sulle opzioni di pubblicazione online e di scalabilità, consulta Nodi di pubblicazione online
  5. Fai clic su Crea.

Terraform

L'esempio seguente utilizza la risorsa Terraform google_vertex_ai_featurestore per creare un feature store con un numero di nodi fisso. Il nome del feature store 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.

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

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

  online_serving_config {
    fixed_node_count = 1
  }

  force_destroy = true
}

REST

Per creare un archivio di caratteristiche, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.create.

Il seguente esempio crea un feature store con un numero 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 gestire. La latenza potrebbe aumentare se il numero di nodi non è in grado di supportare il numero di richieste in arrivo.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui viene creato il feature store. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • FEATURESTORE_ID: l'ID dell'archivio di funzionalità.

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, quindi esegui il comando seguente: 

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

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$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 OPERATION_ID nella risposta per ottenere lo stato 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, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

from google.cloud import aiplatform


def create_featurestore_sample(
    project: str,
    location: str,
    featurestore_id: str,
    online_store_fixed_node_count: int = 1,
    sync: bool = True,
):

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

    fs = aiplatform.Featurestore.create(
        featurestore_id=featurestore_id,
        online_store_fixed_node_count=online_store_fixed_node_count,
        sync=sync,
    )

    fs.wait()

    return fs

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeaturestoreOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeaturestoreRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore.OnlineServingConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore.OnlineServingConfig.Scaling;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateFeaturestoreSample {

  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";
    int minNodeCount = 1;
    int maxNodeCount = 5;
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 900;
    createFeaturestoreSample(
        project, featurestoreId, minNodeCount, maxNodeCount, location, endpoint, timeout);
  }

  static void createFeaturestoreSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      int minNodeCount,
      int maxNodeCount,
      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)) {

      OnlineServingConfig.Builder builderValue =
          OnlineServingConfig.newBuilder()
              .setScaling(
                  Scaling.newBuilder().setMinNodeCount(minNodeCount).setMaxNodeCount(maxNodeCount));
      Featurestore featurestore =
          Featurestore.newBuilder().setOnlineServingConfig(builderValue).build();
      String parent = LocationName.of(project, location).toString();

      CreateFeaturestoreRequest createFeaturestoreRequest =
          CreateFeaturestoreRequest.newBuilder()
              .setParent(parent)
              .setFeaturestore(featurestore)
              .setFeaturestoreId(featurestoreId)
              .build();

      OperationFuture<Featurestore, CreateFeaturestoreOperationMetadata> featurestoreFuture =
          featurestoreServiceClient.createFeaturestoreAsync(createFeaturestoreRequest);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", featurestoreFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Featurestore featurestoreResponse = featurestoreFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Create Featurestore Response");
      System.out.format("Name: %s%n", featurestoreResponse.getName());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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 minNodeCount = <MINIMUM_NO_OF_NODES>;
// const maxNodeCount = <MAXIMUM_NO_OF_NODES>;
// 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').v1beta1;

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

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

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

  const featurestore = {
    onlineServingConfig: {
      scaling: {
        minNodeCount: minNodeCount,
        maxNodeCount: maxNodeCount,
      },
    },
  };

  const request = {
    parent: parent,
    featurestore: featurestore,
    featurestoreId: featurestoreId,
  };

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

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

Creare un archivio di funzionalità che utilizza un CMEK

Prima di iniziare, se non hai già una chiave di crittografia gestita dal cliente (CMEK), utilizza Cloud Key Management Service per configurare una chiave di crittografia gestita dal cliente e impostare le autorizzazioni. L'esempio seguente crea un feature store che utilizza una chiave CMEK.

Se Vertex AI perde l'autorizzazione per la chiave CMEK associata, tutte le risorse e i valori all'interno dei feature store criptati da quella chiave diventano inaccessibili finché Vertex AI non può utilizzare di nuovo la chiave.

Dopo 30 giorni, se Vertex AI non ha ancora accesso alla chiave CMEK, elimina tutti i feature store criptati con quella chiave. Quando crei nuovi store, non puoi riutilizzare i nomi di questi store.

UI web

Utilizza un altro metodo. Non puoi creare un feature store dalla console Google Cloud.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui viene creato il feature store. Ad esempio, us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • FEATURESTORE_ID: l'ID dell'archivio di funzionalità.
  • CMEK_PROJECT: l'ID progetto o il numero di progetto che contiene il tuo CMEK.
  • KEY_RING: il nome del portachiavi Cloud Key Management Service su cui si trova la tua chiave di crittografia.
  • KEY_NAME: il 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, quindi esegui il comando seguente: 

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

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json, quindi esegui il comando seguente: 

$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 OPERATION_ID nella risposta per ottenere lo stato 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 dei featurestore

Elenca tutti i feature store in un progetto.

UI web

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.

    Vai alla paginaFunzionalità

  2. Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
  3. Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Featurestore per vedere i datastore nel tuo progetto per la regione selezionata.

REST

Per elencare i featurestore per una determinata regione nel progetto, invia una richiesta GET utilizzando il metodo featurestores.list.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.

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 di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ListFeaturestoresRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import java.io.IOException;

public class ListFeaturestoresSample {

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

  static void listFeaturestoresSample(String project, 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)) {

      ListFeaturestoresRequest listFeaturestoresRequest =
          ListFeaturestoresRequest.newBuilder()
              .setParent(LocationName.of(project, location).toString())
              .build();

      System.out.println("List Featurestores Response");
      for (Featurestore element :
          featurestoreServiceClient.listFeaturestores(listFeaturestoresRequest).iterateAll()) {
        System.out.println(element);
      }
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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 listFeaturestores() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;

  const request = {
    parent: parent,
  };

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

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

Linguaggi aggiuntivi

Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK for Python.

Visualizza i dettagli del feature store

Visualizza i dettagli di un feature store, ad esempio il nome e la configurazione di pubblicazione online. Se utilizzi la console Google Cloud, puoi anche visualizzare le metriche di Cloud Monitoring per i feature store.

UI web

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.

    Vai alla paginaFunzionalità

  2. Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
  3. Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Featurestore e individua il feature store di cui vuoi visualizzare le informazioni.
  4. Fai clic sul nome del feature store per visualizzarne le metriche di monitoraggio.
  5. Fai clic sulla scheda Proprietà per visualizzare la configurazione della pubblicazione online del tuo feature store.

REST

Per visualizzare i dettagli di un singolo feature store, invia una richiesta GET utilizzando il metodo featurestores.get.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.

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 di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.GetFeaturestoreRequest;
import java.io.IOException;

public class GetFeaturestoreSample {

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

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

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

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

      GetFeaturestoreRequest getFeaturestoreRequest =
          GetFeaturestoreRequest.newBuilder()
              .setName(FeaturestoreName.of(project, location, featurestoreId).toString())
              .build();

      Featurestore featurestore = featurestoreServiceClient.getFeaturestore(getFeaturestoreRequest);
      System.out.println("Get Featurestore Response");
      System.out.println(featurestore);
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

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

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

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

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

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

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

  const request = {
    name: name,
  };

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

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

Linguaggi aggiuntivi

Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK for Python.

Aggiornare un archivio di caratteristiche

Aggiorna un archivio di caratteristiche, ad esempio per modificare il numero di nodi di pubblicazione online o aggiornare le etichette in un archivio di caratteristiche.

UI web

Puoi aggiornare solo il numero di nodi di pubblicazione online. Per aggiornare le etichette, utilizza l'API.

  1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.

    Vai alla paginaFunzionalità

  2. Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
  3. Nella tabella dei feature, visualizza la colonna Featurestore e fai clic sul nome del featurestore da aggiornare.
  4. Fai clic su Modifica configurazione per aprire il riquadro Modifica configurazione del feature store.
  5. Modifica la configurazione dell'archivio di funzionalità.
  6. Fai clic su Aggiorna per applicare le modifiche.

REST

Per aggiornare un feature store, invia una richiesta PATCH utilizzando il metodo featurestores.patch.

L'esempio seguente aggiorna il numero di nodi di pubblicazione online su 2 per l'archivio di caratteristiche. Tutte le altre impostazioni rimangono invariate.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.

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, quindi esegui il comando seguente: 

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, quindi esegui il comando seguente: 

$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 OPERATION_ID nella risposta per ottenere lo stato 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 di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore.OnlineServingConfig;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Featurestore.OnlineServingConfig.Scaling;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeaturestoreOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeaturestoreRequest;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class UpdateFeaturestoreSample {

  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";
    int minNodeCount = 2;
    int maxNodeCount = 4;
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;
    updateFeaturestoreSample(
        project, featurestoreId, minNodeCount, maxNodeCount, location, endpoint, timeout);
  }

  static void updateFeaturestoreSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      int minNodeCount,
      int maxNodeCount,
      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)) {

      OnlineServingConfig.Builder builderValue =
          OnlineServingConfig.newBuilder()
              .setScaling(
                  Scaling.newBuilder().setMinNodeCount(minNodeCount).setMaxNodeCount(maxNodeCount));
      Featurestore featurestore =
          Featurestore.newBuilder()
              .setName(FeaturestoreName.of(project, location, featurestoreId).toString())
              .setOnlineServingConfig(builderValue)
              .build();

      UpdateFeaturestoreRequest request =
          UpdateFeaturestoreRequest.newBuilder().setFeaturestore(featurestore).build();

      OperationFuture<Featurestore, UpdateFeaturestoreOperationMetadata> updateFeaturestoreFuture =
          featurestoreServiceClient.updateFeaturestoreAsync(request);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", updateFeaturestoreFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Featurestore featurestoreResponse = updateFeaturestoreFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Update Featurestore Response");
      System.out.format("Name: %s%n", featurestoreResponse.getName());
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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 minNodeCount = <MINIMUM_NO_OF_NODES>;
// const maxNodeCount = <MAXIMUM_NO_OF_NODES>;
// 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').v1beta1;

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

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

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

  const featurestore = {
    name: parent,
    onlineServingConfig: {
      scaling: {
        minNodeCount: minNodeCount,
        maxNodeCount: maxNodeCount,
      },
    },
  };

  const request = {
    featurestore: featurestore,
  };

  // Update Featurestore request
  const [operation] = await featurestoreServiceClient.updateFeaturestore(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );
  const [response] = await operation.promise();

  console.log('Update featurestore response');
  console.log(`Name : ${response.name}`);
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
updateFeaturestore();

Linguaggi aggiuntivi

Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Vertex AI SDK for Python.

Eliminare un archivio di funzionalità

Eliminare un featurestore. Se il featurestore include tipi di entità e caratteristiche esistenti, attiva il parametro di query force per eliminare il featurestore e tutti i relativi contenuti.

UI web

Utilizza un altro metodo. Non puoi eliminare un archivio di funzionalità dalla console Google Cloud.

REST

Per eliminare un feature store e tutti i relativi contenuti, invia una richiesta DELETE utilizzando il metodo featurestores.delete.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

  • LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio us-central1.
  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di funzionalità.
  • BOOLEAN: indica se eliminare l'archivio di caratteristiche anche se contiene tipi di entità e caratteristiche. Il parametro di query force è facoltativo ed è false 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, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

from google.cloud import aiplatform


def delete_featurestore_sample(
    project: str,
    location: str,
    featurestore_name: str,
    sync: bool = True,
    force: bool = True,
):

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

    fs = aiplatform.featurestore.Featurestore(featurestore_name=featurestore_name)
    fs.delete(sync=sync, force=force)

Java

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Java riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteFeaturestoreRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreName;
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 DeleteFeaturestoreSample {

  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";
    boolean useForce = true;
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 60;
    deleteFeaturestoreSample(project, featurestoreId, useForce, location, endpoint, timeout);
  }

  static void deleteFeaturestoreSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      boolean useForce,
      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)) {

      DeleteFeaturestoreRequest deleteFeaturestoreRequest =
          DeleteFeaturestoreRequest.newBuilder()
              .setName(FeaturestoreName.of(project, location, featurestoreId).toString())
              .setForce(useForce)
              .build();

      OperationFuture<Empty, DeleteOperationMetadata> operationFuture =
          featurestoreServiceClient.deleteFeaturestoreAsync(deleteFeaturestoreRequest);
      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 Featurestore.");
    }
  }
}

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti in Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * 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 force = <BOOLEAN>;
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

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

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

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

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

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

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

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

Passaggi successivi