Recupero dei dati di addestramento

Per recuperare i dati delle caratteristiche per l'addestramento del modello, utilizza recupero dati in batch. Se hai bisogno di esportare i valori delle caratteristiche per l'archiviazione o l'analisi ad hoc, esporta i valori delle caratteristiche.

Recupera i valori delle caratteristiche per l'addestramento del modello

Per addestrare il modello, è necessario un set di dati di addestramento che contenga esempi dell'attività di previsione. Questi esempi sono costituiti da istanze che includono le relative caratteristiche e le relative etichette. L'istanza rappresenta l'elemento su cui vuoi fare una previsione. Ad esempio, un'istanza potrebbe essere una casa e vuoi determinarne il valore di mercato. Le caratteristiche del prodotto potrebbero includere la località, l'età e il prezzo medio delle case nelle vicinanze vendute di recente. Un'etichetta è una risposta all'attività di previsione, ad esempio la casa è stata venduta per 100.000 $.

Poiché ogni etichetta è un'osservazione in un momento specifico, devi recuperare i valori delle caratteristiche che corrispondono al momento in cui è stata effettuata l'osservazione, ad esempio i prezzi delle case nelle vicinanze quando è stata venduta una determinata casa. Man mano che le etichette e i valori delle caratteristiche vengono raccolti nel tempo, i valori delle caratteristiche cambiano. Vertex AI Feature Store (legacy) può eseguire una ricerca point-in-time in modo da poter recuperare i valori delle caratteristiche in un determinato momento.

Esempio di ricerca point-in-time

L'esempio seguente prevede il recupero dei valori delle caratteristiche per due istanze di addestramento con etichette L1 e L2. Le due etichette vengono osservate, rispettivamente, a T1 e T2. Immagina di bloccare lo stato dei valori delle caratteristiche in quei timestamp. Di conseguenza, per la ricerca point-in-time in T1, Vertex AI Feature Store (legacy) restituisce i valori delle caratteristiche più recenti fino a T1 per Feature 1, Feature 2 e Feature 3 e non divulga alcun valore dopo T1. Con il passare del tempo, i valori delle caratteristiche cambiano e l'etichetta cambia. Pertanto, in T2, Feature Store restituisce diversi valori delle caratteristiche per quel momento.

Esempio di ricerca point-in-time

Input per il recupero dati in batch

Come parte di una richiesta di recupero dati in batch, sono necessarie le seguenti informazioni:

  • Un elenco di caratteristiche esistenti per le quali ottenere i valori.
  • Un elenco di istanze di lettura che contiene informazioni per ogni esempio di addestramento. Elenca le osservazioni relative a un determinato momento. Può essere un file CSV o una tabella BigQuery. L'elenco deve includere le seguenti informazioni:
    • Timestamp: i momenti in cui le etichette sono state osservate o misurate. I timestamp sono necessari per consentire a Vertex AI Feature Store (legacy) di eseguire una ricerca point-in-time.
    • ID entità: uno o più ID delle entità che corrispondono all'etichetta.
  • L'URI di destinazione e il formato in cui viene scritto l'output. Nell'output, Vertex AI Feature Store (legacy) unisce essenzialmente la tabella dall'elenco delle istanze di lettura e i valori delle caratteristiche dall'archivio di caratteristiche. Specifica uno dei seguenti formati e posizioni per l'output:
    • Tabella BigQuery in un set di dati a livello di una o più regioni.
    • File CSV in un bucket Cloud Storage regionale o multiregionale. Ma se i valori delle caratteristiche includono array, è necessario scegliere un altro formato.
    • File Tfrecord in un bucket Cloud Storage.

Requisiti per le regioni

Sia per le istanze di lettura che per la destinazione, il set di dati o il bucket di origine deve trovarsi nella stessa regione o nella stessa località multiregionale dell'archivio di caratteristiche. Ad esempio, un archivio di caratteristiche in us-central1 può leggere o pubblicare dati solo nei bucket Cloud Storage o nei set di dati BigQuery che si trovano in us-central1 o nella località multiregionale degli Stati Uniti. Non puoi utilizzare i dati di, ad esempio, us-east1. Inoltre, la lettura o la pubblicazione di dati utilizzando bucket a due regioni non sono supportate.

Elenco delle istanze di lettura

L'elenco delle istanze di lettura specifica le entità e i timestamp per i valori delle caratteristiche che vuoi recuperare. Il file CSV o la tabella BigQuery deve contenere le seguenti colonne, in qualsiasi ordine. Ogni colonna richiede un'intestazione.

  • Devi includere una colonna timestamp, in cui il nome dell'intestazione è timestamp e i valori della colonna sono timestamp nel formato RFC 3339.
  • Devi includere una o più colonne di tipo entità, dove l'intestazione è l'ID del tipo di entità e i valori della colonna sono gli ID entità.
  • (Facoltativo) Puoi includere valori pass-through (colonne aggiuntive) che vengono passati così come sono all'output. Ciò è utile se disponi di dati che non si trovano in Vertex AI Feature Store (legacy) ma vuoi includerli nell'output.

Esempio (CSV)

Immagina un archivio di caratteristiche che contiene i tipi di entità users e movies insieme alle relative caratteristiche. Ad esempio, le funzionalità per users potrebbero includere age e gender, mentre le funzionalità per movies potrebbero includere ratings e genre.

In questo esempio, vuoi raccogliere i dati di addestramento sulle preferenze degli utenti relative ai film. Puoi recuperare i valori delle caratteristiche per le due entità utente alice e bob insieme alle caratteristiche dei film che hanno guardato. Da un set di dati separato, sai che alice ha guardato movie_01 e ha apprezzato. bob ha guardato movie_02 e non gli è piaciuto. Pertanto, l'elenco delle istanze di lettura potrebbe essere simile al seguente:

users,movies,timestamp,liked
"alice","movie_01",2021-04-15T08:28:14Z,true
"bob","movie_02",2021-04-15T08:28:14Z,false

Vertex AI Feature Store (legacy) recupera i valori delle caratteristiche per le entità elencate in corrispondenza o prima dei timestamp specificati. Devi specificare le caratteristiche specifiche da ricevere nella richiesta di recupero dati in batch, non nell'elenco delle istanze di lettura.

Questo esempio include anche una colonna denominata liked, che indica se a un utente è piaciuto un film. Questa colonna non è inclusa nell'archivio di caratteristiche, ma puoi comunque passare questi valori all'output del recupero dati in batch. Nell'output, questi valori passthrough vengono uniti ai valori dell'archivio di caratteristiche.

Valori null

Se in un determinato timestamp il valore di una caratteristica è null, Vertex AI Feature Store (legacy) restituisce il valore della caratteristica non null precedente. Se non sono presenti valori precedenti, Vertex AI Feature Store (legacy) restituisce nullo.

Valori delle caratteristiche di recupero dati in batch

Pubblica valori delle caratteristiche in batch da un archivio di caratteristiche per ottenere dati, come determinato dal file di elenco delle istanze di lettura.

Se vuoi ridurre i costi di utilizzo dell'archiviazione offline leggendo i dati di addestramento recenti ed escludendo quelli vecchi, specifica un'ora di inizio. Per informazioni su come ridurre il costo di utilizzo dell'archiviazione offline specificando un'ora di inizio, consulta Specificare un'ora di inizio per ottimizzare i costi di archiviazione offline durante l'elaborazione in batch e l'esportazione in batch.

UI web

Utilizza un altro metodo. Non puoi eseguire i servizi di recupero in batch dalla console Google Cloud.

REST

Per pubblicare i valori delle caratteristiche in batch, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.batchReadFeatureValues.

L'esempio seguente restituisce una tabella BigQuery contenente i valori delle caratteristiche per i tipi di entità users e movies. Tieni presente che ogni destinazione di output potrebbe avere alcuni prerequisiti prima di poter inviare una richiesta. Ad esempio, se specifichi un nome tabella per il campo bigqueryDestination, devi avere un set di dati esistente. Questi requisiti sono documentati nel riferimento delle API.

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 dell'archivio di caratteristiche.
  • DATASET_NAME: nome del set di dati BigQuery di destinazione.
  • TABLE_NAME: nome della tabella BigQuery di destinazione.
  • STORAGE_LOCATION: URI Cloud Storage del file CSV delle istanze di lettura.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID:batchReadFeatureValues

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "destination": {
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    }
  },
  "csvReadInstances": {
    "gcsSource": {
      "uris": ["STORAGE_LOCATION"]
    }
  },
  "entityTypeSpecs": [
    {
      "entityTypeId": "users",
      "featureSelector": {
        "idMatcher": {
          "ids": ["age", "liked_genres"]
        }
      }
    },
    {
      "entityTypeId": "movies",
      "featureSelector": {
        "idMatcher": {
          "ids": ["title", "average_rating", "genres"]
        }
      }
    }
  ],
  "passThroughFields": [
    {
      "fieldName": "liked"
    }
  ]
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

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

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json ed esegui questo comando: 

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

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID:batchReadFeatureValues" | 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.BatchReadFeatureValuesOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2021-03-02T00:03:41.558337Z",
      "updateTime": "2021-03-02T00:03:41.558337Z"
    }
  }
}

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, vedi Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python. 

from google.cloud import aiplatform


def batch_serve_features_to_bq_sample(
    project: str,
    location: str,
    featurestore_name: str,
    bq_destination_output_uri: str,
    read_instances_uri: str,
    sync: bool = True,
):

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

    fs = aiplatform.featurestore.Featurestore(featurestore_name=featurestore_name)

    SERVING_FEATURE_IDS = {
        "users": ["age", "gender", "liked_genres"],
        "movies": ["title", "average_rating", "genres"],
    }

    fs.batch_serve_to_bq(
        bq_destination_output_uri=bq_destination_output_uri,
        serving_feature_ids=SERVING_FEATURE_IDS,
        read_instances_uri=read_instances_uri,
        sync=sync,
    )

Linguaggi aggiuntivi

Puoi installare e utilizzare le seguenti librerie client di Vertex AI per chiamare l'API Vertex AI. Le librerie client di Cloud offrono agli sviluppatori un'esperienza ottimizzata utilizzando gli stili e le convenzioni naturali di ciascun linguaggio supportato.

Visualizza job di recupero dati in batch

Utilizza la console Google Cloud per visualizzare i job di recupero dati in batch in un progetto Google Cloud.

UI web

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

    Vai alla pagina Funzionalità

  2. Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
  3. Dalla barra delle azioni, fai clic su Visualizza job di recupero dati in batch per elencare i job di recupero dati in batch per tutti gli archivi di caratteristiche.
  4. Fai clic sull'ID di un job di recupero dati in batch per visualizzarne i dettagli, ad esempio l'origine dell'istanza di lettura utilizzata e la destinazione di output.

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