Configurazione

La configurazione include informazioni sulla configurazione di un progetto per Vertex AI Feature Store (legacy) e le autorizzazioni necessarie per l'utilizzo di Vertex AI Feature Store (legacy).

Configura il progetto

La procedura seguente descrive come creare un nuovo progetto e abilitare l'API Vertex AI. Questa API è necessaria per usare Vertex AI Feature Store (legacy). Se hai già un progetto in cui è abilitata l'API Vertex AI, puoi utilizzarlo invece di crearne uno nuovo.

  1. Accedi al tuo account Google Cloud. Se non conosci Google Cloud, crea un account per valutare le prestazioni dei nostri prodotti in scenari reali. I nuovi clienti ricevono anche 300 $di crediti gratuiti per l'esecuzione, il test e il deployment dei carichi di lavoro.

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

    Go to project selector

  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  4. Attiva l'API Vertex AI.

    Abilita l'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. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

  7. Attiva l'API Vertex AI.

    Abilita l'API

    8.

Agente di servizio Vertex AI Feature Store (legacy)

Oltre alle autorizzazioni utente, Vertex AI Feature Store (legacy) agisce per tuo conto per eseguire operazioni come l'accesso ai dati di origine. Per farlo, Vertex AI Feature Store (legacy) utilizza un agente di servizio: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. Per impostazione predefinita, l'agente di servizio concede a Vertex AI Feature Store (legacy) l'accesso ai dati di origine nello stesso progetto in cui si trova l'archivio di caratteristiche. Se i dati di origine si trovano in un progetto diverso dall'archivio di caratteristiche, devi concedere all'agente di servizio l'autorizzazione ad accedere al progetto in cui si trovano i dati di origine.

Per ulteriori informazioni, vedi Concedere agli agenti di servizio Vertex AI l'accesso ad altre risorse.

Autorizzazioni IAM

Gli amministratori di Vertex AI dispongono dei privilegi amministrativi di Vertex AI Feature Store (legacy). Per maggiore granularità, Vertex AI Feature Store (legacy) offre un insieme di ruoli IAM predefiniti. Questi ruoli forniscono insiemi diversi di autorizzazioni in base agli utenti tipo seguenti:

Operazioni IT e DevOps
Le operazioni IT e DevOps gestiscono le risorse Google Cloud e sono responsabili della creazione di archivi di caratteristiche e dell'ottimizzazione delle prestazioni. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreAdmin o featurestoreInstanceCreator. Il ruolo Creatore istanza consente di gestire gli archivi di caratteristiche, ma non di visualizzare o scrivere dati negli archivi di caratteristiche.
Data scientist e data engineer
Data scientist e data engineer creano caratteristiche e scrivono dati nei featurestore. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreResourceEditor per gestire i tipi di entità e le caratteristiche e il ruolo featurestoreDataWriter per leggere e scrivere i valori delle caratteristiche.
Ricercatori ML e analisti aziendali
I ricercatori ML e gli analisti aziendali cercano caratteristiche ed esportano valori per addestrare modelli o fare previsioni; non hanno bisogno di creare nuove caratteristiche o scrivere dati. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreResourceViewer per cercare o sfogliare le caratteristiche e il ruolo featurestoreDataViewer per leggere i valori delle caratteristiche.

Per le descrizioni di ogni ruolo e delle autorizzazioni associate, vedi Ruoli predefiniti per Vertex AI.

Quote e limiti

Vertex AI Feature Store (legacy) applica quote e limiti per aiutarti a gestire le risorse impostando i tuoi limiti di utilizzo e per proteggere la community di utenti di Google Cloud evitando picchi di utilizzo imprevisti. Per evitare di raggiungere i vincoli non pianificati, esamina le quote di Vertex AI Feature Store (legacy) nella pagina Quote e limiti. Ad esempio, Vertex AI Feature Store (legacy) imposta una quota relativa al numero di nodi di pubblicazione online e una quota al numero di richieste di distribuzione online che è possibile effettuare al minuto.

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