Configuración

La configuración incluye información sobre cómo configurar un proyecto para Vertex AI Feature Store (heredado) y los permisos necesarios para usarlo.

Configurar proyecto

En el siguiente procedimiento, se describe cómo crear un proyecto nuevo y habilitar la API de Vertex AI. Esta API es necesaria para usar Vertex AI Feature Store (heredado). Si ya tienes un proyecto existente con la API de Vertex AI habilitada, puedes usar ese proyecto en lugar de crear uno nuevo.

  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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Enable the API

    8.

Agente de servicio de Vertex AI Feature Store (heredado)

Además de los permisos de usuario, Vertex AI Feature Store (heredado) realiza operaciones como acceder a datos de origen en tu nombre. Para hacerlo, Vertex AI Feature Store (heredado) usa un agente de servicio: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. De forma predeterminada, el agente de servicio otorga acceso a Vertex AI Feature Store (heredado) a los datos de origen en el mismo proyecto en el que se encuentra el almacén de atributos. Si los datos de origen se encuentran en un proyecto diferente del almacén de atributos, debes otorgar permiso al agente de servicio para acceder al proyecto en el que se encuentran los datos de origen.

Para obtener más información, consulta Otorga a los agentes de servicio de Vertex AI acceso a otros recursos.

Permisos de IAM

Los administradores de Vertex AI tienen privilegios de administrador de Vertex AI Feature Store (heredado). Si necesitas un nivel de detalle mayor, Vertex AI Feature Store (heredado) proporciona un conjunto de roles de IAM predefinidos. Estos roles proporcionan diferentes conjuntos de permisos que se basan en las siguientes personas:

DevOps y operaciones de TI
DevOps y las operaciones de TI administran los recursos de Google Cloud y son responsables de crear almacenes de elementos y ajustar su rendimiento. Puedes usar los roles featurestoreAdmin o featurestoreInstanceCreator. El rol de creador de instancias te permite administrar los almacenes de atributos, pero te impide ver o escribir datos en ellos.
Ingenieros y científicos de datos
Los científicos de datos y los ingenieros de datos crean atributos y escriben datos en los featurestores. Puedes usar la función featurestoreResourceEditor a fin de administrar tipos y atributos de entidades, y usar la función featurestoreDataWriter para leer y escribir valores de atributos.
Investigadores de AA y analistas de negocios
Los investigadores de AA y los analistas de negocios buscan los atributos y exportan valores para entrenar modelos o hacer predicciones. No necesitan crear atributos nuevos ni escribir datos. Puedes usar la función featurestoreResourceViewer a fin de buscar o explorar atributos y la función featurestoreDataViewer para leer los valores de los atributos.

Para obtener descripciones de cada función y sus permisos asociados, consulta Funciones predefinidas de Vertex AI.

Cuotas y límites

Vertex AI Feature Store (heredado) aplica cuotas y límites a fin de ayudarte a administrar los recursos mediante la configuración de tus propios límites de uso y para proteger a la comunidad de usuarios de Google Cloud, dado que evita los aumentos repentinos en el uso. Para evitar alcanzar las restricciones no planificadas, revisa las cuotas de Vertex AI Feature Store (heredado) en la página Cuotas y límites. Por ejemplo, Vertex AI Feature Store establece una cuota sobre la cantidad de nodos de entrega en línea y una cuota sobre la cantidad de solicitudes de entrega en línea que puedes realizar por minuto.

¿Qué sigue?