Importa dati

Importa i dati utilizzando il metodo import_data.

Esempio di codice

Node.js

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Node.js riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 */

// const datasetId = "YOUR_DATASET_ID";
// const gcsSourceUri = "YOUR_GCS_SOURCE_URI";
// eg. "gs://<your-gcs-bucket>/<import_source_path>/[file.csv/file.jsonl]"
// const importSchemaUri = "YOUR_IMPORT_SCHEMA_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',
};
const datasetServiceClient = new DatasetServiceClient(clientOptions);

async function importData() {
  const name = datasetServiceClient.datasetPath(project, location, datasetId);
  // Here we use only one import config with one source
  const importConfigs = [
    {
      gcsSource: {uris: [gcsSourceUri]},
      importSchemaUri: importSchemaUri,
    },
  ];
  const request = {
    name,
    importConfigs,
  };

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

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

  console.log(`Import data response : ${JSON.stringify(response.result)}`);
}
importData();

Python

Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione Python riportate nella guida rapida all'utilizzo delle librerie client di Vertex AI. Per ulteriori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python di Vertex AI.

Per autenticarti a Vertex AI, configura le Credenziali predefinite dell'applicazione. Per ulteriori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.

from google.cloud import aiplatform


def import_data_sample(
    project: str,
    dataset_id: str,
    gcs_source_uri: str,
    import_schema_uri: str,
    location: str = "us-central1",
    api_endpoint: str = "us-central1-aiplatform.googleapis.com",
    timeout: int = 1800,
):
    # 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)
    # Here we use only one import config with one source
    import_configs = [
        {
            "gcs_source": {"uris": [gcs_source_uri]},
            "import_schema_uri": import_schema_uri,
        }
    ]
    name = client.dataset_path(project=project, location=location, dataset=dataset_id)
    response = client.import_data(name=name, import_configs=import_configs)
    print("Long running operation:", response.operation.name)
    import_data_response = response.result(timeout=timeout)
    print("import_data_response:", import_data_response)

Passaggi successivi

Per cercare e filtrare i sample di codice per altri Google Cloud prodotti, consulta il Google Cloud browser di sample.