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Crear un conjunto de datos para Cloud Storage en formato tabular

Crea un conjunto de datos para Cloud Storage en formato tabular mediante el método create_dataset.

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Para obtener documentación detallada que incluya este código de muestra, consulta lo siguiente:

Código de ejemplo

Java

Antes de probar este ejemplo, sigue las Java instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Java de Vertex AI.

Para autenticarte en Vertex AI, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación. Para obtener más información, consulta el artículo Configurar la autenticación en un entorno de desarrollo local.


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.CreateDatasetOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.Dataset;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.DatasetServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.LocationName;
import com.google.protobuf.Value;
import com.google.protobuf.util.JsonFormat;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateDatasetTabularGcsSample {

  public static void main(String[] args)
      throws InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException, IOException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String datasetDisplayName = "YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME";
    String gcsSourceUri = "gs://YOUR_GCS_SOURCE_BUCKET/path_to_your_gcs_table/file.csv";
    ;
    createDatasetTableGcs(project, datasetDisplayName, gcsSourceUri);
  }

  static void createDatasetTableGcs(String project, String datasetDisplayName, String gcsSourceUri)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    DatasetServiceSettings settings =
        DatasetServiceSettings.newBuilder()
            .setEndpoint("us-central1-aiplatform.googleapis.com:443")
            .build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (DatasetServiceClient datasetServiceClient = DatasetServiceClient.create(settings)) {
      String location = "us-central1";
      String metadataSchemaUri =
          "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tables_1.0.0.yaml";
      LocationName locationName = LocationName.of(project, location);

      String jsonString =
          "{\"input_config\": {\"gcs_source\": {\"uri\": [\"" + gcsSourceUri + "\"]}}}";
      Value.Builder metaData = Value.newBuilder();
      JsonFormat.parser().merge(jsonString, metaData);

      Dataset dataset =
          Dataset.newBuilder()
              .setDisplayName(datasetDisplayName)
              .setMetadataSchemaUri(metadataSchemaUri)
              .setMetadata(metaData)
              .build();

      OperationFuture<Dataset, CreateDatasetOperationMetadata> datasetFuture =
          datasetServiceClient.createDatasetAsync(locationName, dataset);
      System.out.format("Operation name: %s\n", datasetFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      Dataset datasetResponse = datasetFuture.get(300, TimeUnit.SECONDS);

      System.out.println("Create Dataset Table GCS sample");
      System.out.format("Name: %s\n", datasetResponse.getName());
      System.out.format("Display Name: %s\n", datasetResponse.getDisplayName());
      System.out.format("Metadata Schema Uri: %s\n", datasetResponse.getMetadataSchemaUri());
      System.out.format("Metadata: %s\n", datasetResponse.getMetadata());
    }
  }
}

Node.js

Antes de probar este ejemplo, sigue las Node.js instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Node.js de Vertex AI.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const datasetDisplayName = 'YOUR_DATASET_DISPLAY_NAME';
// const gcsSourceUri = 'YOUR_GCS_SOURCE_URI';
// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';

// Imports the Google Cloud Dataset Service Client library
const {DatasetServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform');

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: 'us-central1-aiplatform.googleapis.com',
};

// Instantiates a client
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function createDatasetTabularGcs() {
  // Configure the parent resource
  const parent = `projects/${project}/locations/${location}`;
  const metadata = {
    structValue: {
      fields: {
        inputConfig: {
          structValue: {
            fields: {
              gcsSource: {
                structValue: {
                  fields: {
                    uri: {
                      listValue: {
                        values: [{stringValue: gcsSourceUri}],
                      },
                    },
                  },
                },
              },
            },
          },
        },
      },
    },
  };
  // Configure the dataset resource
  const dataset = {
    displayName: datasetDisplayName,
    metadataSchemaUri:
      'gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml',
    metadata: metadata,
  };
  const request = {
    parent,
    dataset,
  };

  // Create dataset request
  const [response] = await datasetServiceClient.createDataset(request);
  console.log(`Long running operation : ${response.name}`);

  // Wait for operation to complete
  await response.promise();
  const result = response.result;

  console.log('Create dataset tabular gcs response');
  console.log(`\tName : ${result.name}`);
  console.log(`\tDisplay name : ${result.displayName}`);
  console.log(`\tMetadata schema uri : ${result.metadataSchemaUri}`);
  console.log(`\tMetadata : ${JSON.stringify(result.metadata)}`);
}
createDatasetTabularGcs();

Python

Antes de probar este ejemplo, sigue las Python instrucciones de configuración de la guía de inicio rápido de Vertex AI con bibliotecas de cliente. Para obtener más información, consulta la documentación de referencia de la API Python de Vertex AI.

from google.cloud import aiplatform
from google.protobuf import json_format
from google.protobuf.struct_pb2 import Value


def create_dataset_tabular_gcs_sample(
    project: str,
    display_name: str,
    gcs_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 300,
):
    # The AI Platform services require regional API endpoints.
    client_options = {"api_endpoint": api_endpoint}
    # Initialize client that will be used to create and send requests.
    # This client only needs to be created once, and can be reused for multiple requests.
    client = aiplatform.gapic.DatasetServiceClient(client_options=client_options)
    metadata_dict = {"input_config": {"gcs_source": {"uri": [gcs_uri]}}}
    metadata = json_format.ParseDict(metadata_dict, Value())

    dataset = {
        "display_name": display_name,
        "metadata_schema_uri": "gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/metadata/tabular_1.0.0.yaml",
        "metadata": metadata,
    }
    parent = f"projects/{project}/locations/{location}"
    response = client.create_dataset(parent=parent, dataset=dataset)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    create_dataset_response = response.result(timeout=timeout)
    print("create_dataset_response:", create_dataset_response)

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