Prérequis

La configuration comprend des informations sur la configuration d'un projet pour Vertex Feature Store et les autorisations requises pour utiliser Feature Store.

Configurer le projet

La procédure suivante explique comment créer un projet et activer l'API Vertex AI, nécessaire pour utiliser Feature Store. Si vous disposez déjà d'un projet pour lequel l'API Vertex AI est activée, vous pouvez utiliser ce projet au lieu de créer un projet.

  1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.
  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier que la facturation est activée pour votre projet.

  4. Activez l'API Vertex AI.

    Activer l'API

  5. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

    Accéder au sélecteur de projet

  6. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier que la facturation est activée pour votre projet.

  7. Activez l'API Vertex AI.

    Activer l'API

Compte de service Feature Store

En plus des autorisations utilisateur, Feature Store agit en votre nom pour effectuer des opérations telles que l'accès aux données sources. Pour ce faire, Feature Store utilise un compte de service géré par Google : service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. Par défaut, le compte de service accorde l'accès à Feature Store aux données source du projet dans lequel se trouve votre featurestore. Si les données sources se trouvent dans un projet différent de votre featurestore, vous devez autoriser le compte de service à accéder au projet où se trouvent les données sources.

Pour en savoir plus, consultez la section Accorder aux agents de service Vertex AI l'accès à d'autres ressources.

Autorisations IAM

Les administrateurs de Vertex AI disposent de droits d'administrateur Feature Store. Si vous avez besoin de plus de précision, Feature Store fournit un ensemble de rôles IAM prédéfinis. Ces rôles fournissent différents ensembles d'autorisations en fonction des personas suivants :

Opérations informatiques et DevOps
Les opérations informatiques et les DevOps gèrent les ressources Google Cloud et sont chargés de créer des featurestores et d'ajuster leurs performances. Vous pouvez utiliser le rôle featurestoreAdmin ou featurestoreInstanceCreator. Le rôle de créateur d'instances permet de gérer les featurestores, mais ne permet pas d'afficher ou écrire des données dans les featurestores.
Data Scientists et ingénieurs de données
Les data scientists et les ingénieurs de données créent des fonctionnalités et écrivent des données dans des featurestores. Vous pouvez utiliser le rôle featurestoreResourceEditor pour gérer les types d'entités et les caractéristiques, et le rôle featurestoreDataWriter pour lire et écrire des valeurs de caractéristiques.
Chercheurs en ML et analystes métier
Les chercheurs en ML et les analystes métier recherchent des caractéristiques et exportent des valeurs pour des modèles d'entraînement ou des prédictions. Ils n'ont pas besoin de créer de nouvelles fonctionnalités ni d'écrire des données. Vous pouvez utiliser le rôle featurestoreResourceViewer pour rechercher des caractéristiques et le rôle featurestoreDataViewer pour lire les valeurs des caractéristiques.

Pour obtenir une description de chaque rôle et des autorisations associées, consultez la section Rôles prédéfinis pour Vertex AI.

Quotas et limites

Feature Store applique des quotas et des limites pour vous aider à gérer les ressources en définissant vos propres limites d'utilisation et pour protéger la communauté des utilisateurs de Google Cloud en empêchant les pics d'utilisation imprévus. Pour vous éviter d'atteindre des contraintes non planifiées, consultez les quotas de Feature Store sur la page Quotas et limites. Par exemple, Feature Store définit un quota sur le nombre de nœuds de diffusion en ligne et un quota sur le nombre de requêtes de diffusion en ligne que vous pouvez effectuer par minute.

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