Instalação

A configuração inclui informações sobre como configurar um projeto para o Vertex AI Feature Store e as permissões necessárias para usar o Vertex AI Feature Store.

Configurar projeto

No procedimento a seguir, descrevemos como criar um projeto e ativar a API Vertex AI. Essa API é necessária para usar o Vertex AI Feature Store. Se você já tiver um projeto com a API do AI Platform ativada, poderá usar esse projeto em vez de criar um novo.

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    8.

Conta de serviço do Vertex AI Feature Store (legada)

Além das permissões do usuário, o Vertex AI Feature Store atua em seu nome para executar operações como o acesso aos dados de origem. Para isso, o Vertex AI Feature Store usa uma conta de serviço gerenciada pelo Google: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. Por padrão, a conta de serviço concede acesso ao Vertex AI Feature Store aos dados de origem no mesmo projeto em que sua featurestore está localizada. Se os dados de origem estiverem em um projeto diferente da featurestore, você precisará conceder permissão à conta de serviço para acessar o projeto em que os dados de origem estão localizados.

Para mais informações, consulte Como conceder aos agentes de serviço da Vertex AI acesso a outros recursos.

Permissões do IAM

Os admins da Vertex AI têm privilégios de administrador do Vertex AI Feature Store. Se você precisar de mais granularidade, o Vertex AI Feature Store fornecerá um conjunto de papéis predefinidos do IAM. Esses papéis fornecem diferentes conjuntos de permissões com base nos seguintes perfis:

Operações de TI e DevOps
As operações de TI e DevOps gerenciam recursos do Google Cloud e são responsáveis por criar featurestores e ajustar o desempenho. É possível usar os papéis featurestoreAdmin ou featurestoreInstanceCreator. O papel de criador de instância permite gerenciar featurestores, mas impede a visualização ou gravação de dados nelas.
Cientistas e engenheiros de dados
Cientistas e engenheiros de dados criam recursos e gravam dados em featurestores. É possível usar o papel featurestoreResourceEditor para gerenciar tipos e recursos de entidades e o papel featurestoreDataWriter para ler e gravar valores de recursos.
Pesquisadores de ML e analistas de negócios
Pesquisadores de ML e analistas de negócios pesquisam recursos e exportam valores para modelos de treinamento ou fazem previsões. Eles não precisam criar recursos nem gravar dados. É possível usar o papel featurestoreResourceViewer para pesquisar ou procurar recursos e o papel featurestoreDataViewer para ler valores de recursos.

Para descrições de cada papel e as permissões associadas a ele, consulte Papéis predefinidos para o Vertex AI.

Cotas e limites

o Vertex AI Feature Store aplica cotas e limites para ajudar você a gerenciar recursos definindo seus próprios limites de uso e para proteger a comunidade de usuários do Google Cloud, evitando picos de uso inesperados. Para evitar que você atinja restrições não planejadas, consulte as cotas do Vertex AI Feature Store na página Cotas e limites. Por exemplo, o Vertex AI Feature Store define uma cota sobre o número de nós de exibição on-line e outra para o número de solicitações de exibição on-line que podem ser feitas por minuto.

A seguir