Creare un gruppo di funzionalità

Console

Utilizza le seguenti istruzioni per creare un gruppo di funzionalità utilizzando la console Google Cloud .

1. Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud , vai alla pagina Feature Store.

   Vai alla pagina Feature Store

2. Nella sezione Gruppi di funzionalità, fai clic su Crea per aprire il riquadro Informazioni di base nella pagina Crea gruppo di funzionalità.

3. Specifica il nome del gruppo di funzionalità.

4. (Facoltativo) Per aggiungere etichette, fai clic su Aggiungi etichetta e specifica il nome e il valore dell'etichetta. Puoi aggiungere più etichette a un gruppo di funzionalità.

5. Nel campo Percorso BigQuery, fai clic su Sfoglia per selezionare la tabella o la vista di origine BigQuery da associare al gruppo di caratteristiche.

6. Nell'elenco Colonna ID entità, seleziona le colonne ID entità dalla tabella o dalla visualizzazione di origine BigQuery.

   Tieni presente che questo campo è facoltativo se la tabella o la vista di origine BigQuery contiene una colonna denominata entity_id. In questo caso, se non selezioni una colonna ID entità, il gruppo di funzionalità utilizza la colonna entity_id come colonna ID entità predefinita.

7. Fai clic su Continua.

8. Nel riquadro Registra, fai clic su una delle seguenti opzioni per indicare se vuoi aggiungere funzionalità al nuovo gruppo di funzionalità:

   • Includi tutte le colonne della tabella BigQuery: crea caratteristiche all'interno del gruppo di caratteristiche per tutte le colonne della tabella o della vista di origine BigQuery.

   • Inserisci manualmente le funzionalità: crea funzionalità in base a colonne specifiche nell'origine BigQuery. Per ogni caratteristica, inserisci un Nome della caratteristica e fai clic sul nome della colonna di origine BigQuery corrispondente nell'elenco.

     Per aggiungere altre funzionalità, fai clic su Aggiungi un'altra funzionalità.

   • Crea un gruppo di caratteristiche vuoto: crea il gruppo di caratteristiche senza aggiungervi funzionalità.

9. Fai clic su Crea.

Python

Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'API Python.

from google.cloud import aiplatform
from vertexai.resources.preview import feature_store
from typing import List


def create_feature_group_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_group_id: str,
    bq_table_uri: str,
    entity_id_columns: List[str],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fg = feature_store.FeatureGroup.create(
        name=feature_group_id,
        source=feature_store.utils.FeatureGroupBigQuerySource(
            uri=bq_table_uri, entity_id_columns=entity_id_columns
        ),
    )
    return fg

• project: il tuo ID progetto.
• location: la regione in cui vuoi creare il gruppo di funzionalità, ad esempio us-central1.
• feature_group_id: il nome del nuovo gruppo di funzionalità che vuoi creare.
• bq_table_uri: URI della tabella o della vista di origine BigQuery che vuoi registrare per il gruppo di funzionalità.
• entity_id_columns: i nomi delle colonne contenenti gli ID entità. Puoi specificare una o più colonne.
  • Per specificare una sola colonna ID entità, specifica il nome della colonna nel seguente formato:
    "entity_id_column_name".
  • Per specificare più colonne ID entità, specifica i nomi delle colonne nel seguente formato:
    ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...].

REST

Per creare una risorsa FeatureGroup, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featureGroups.create.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• LOCATION_ID: la regione in cui vuoi creare il gruppo di funzionalità, ad esempio us-central1.
• ENTITY_ID_COLUMNS: i nomi delle colonne contenenti gli ID entità. Puoi specificare una o più colonne.
  • Per specificare una sola colonna ID entità, specifica il nome della colonna nel seguente formato:
    "entity_id_column_name".
  • Per specificare più colonne ID entità, specifica i nomi delle colonne nel seguente formato:
    ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...].
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• FEATUREGROUP_NAME: il nome del nuovo gruppo di funzionalità che vuoi creare.
• BIGQUERY_SOURCE_URI: URI della tabella o della vista di origine BigQuery che vuoi registrare per il gruppo di funzionalità.
• TIMESTAMP_COLUMN: (Facoltativo). Specifica il nome della colonna contenente i timestamp delle funzionalità nella tabella o nella vista di origine BigQuery.
  Devi specificare il nome della colonna timestamp solo se i dati sono formattati come serie temporale e la colonna contenente i timestamp delle funzionalità non è denominata feature_timestamp.
  
• STATIC_DATA_SOURCE: (Facoltativo). Inserisci true se i dati non sono formattati come serie temporale. L'impostazione predefinita è false.
  
• DENSE: (Facoltativo). Indica in che modo Vertex AI Feature Store gestisce i valori null durante la pubblicazione dei dati dalle visualizzazioni delle caratteristiche associate al gruppo di caratteristiche:
  • false: questa è l'impostazione predefinita. Vertex AI Feature Store mostra solo i valori delle caratteristiche non nulli più recenti. Se l'ultimo valore di una caratteristica è nullo, Vertex AI Feature Store pubblica il valore storico non nullo più recente. Tuttavia, se i valori attuali e storici di questa funzionalità sono null, Vertex AI Feature Store restituisce null come valore della funzionalità.
  • true: per le visualizzazioni delle caratteristiche con sincronizzazione dei dati pianificata, Vertex AI Feature Store pubblica solo i valori delle caratteristiche più recenti, inclusi i valori nulli. Per le visualizzazioni delle funzionalità con sincronizzazione continua dei dati, Vertex AI Feature Store mostra solo i valori delle funzionalità non nulli più recenti. Tuttavia, se i valori attuali e storici della funzionalità sono nulli, Vertex AI Feature Store restituisce null come valore della funzionalità. Per ulteriori informazioni sui tipi di sincronizzazione dei dati e su come configurare il tipo di sincronizzazione dei dati in una vista delle funzionalità, vedi Sincronizzare i dati in una vista delle funzionalità.

Metodo HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME

Corpo JSON della richiesta:

{
  "big_query": {
    "entity_id_columns": "ENTITY_ID_COLUMNS",
    "big_query_source": {
      "input_uri": "BIGQUERY_SOURCE_URI",
    }
    "time_series": {
      "timestamp_column": ""TIMESTAMP_COLUMN"",
    },
    "static_data_source": STATIC_DATA_SOURCE,
    "dense": DENSE
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureGroupOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z",
      "updateTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z"
    }
  }
}

REST

Per creare una risorsa FeatureGroup, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featureGroups.create.

Prima di utilizzare i dati della richiesta, apporta le seguenti sostituzioni:

• LOCATION_ID: la regione in cui vuoi creare il gruppo di funzionalità, ad esempio us-central1.
• SERVICE_AGENT_TYPE: Configurazione dell'account di servizio per il gruppo di funzionalità. Per utilizzare un account di servizio dedicato per il gruppo di funzionalità, inserisci SERVICE_AGENT_TYPE_FEATURE_GROUP.
• PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
• ENTITY_ID_COLUMNS: i nomi delle colonne contenenti gli ID entità. Puoi specificare una o più colonne.
  • Per specificare una sola colonna ID entità, specifica il nome della colonna nel seguente formato:
    "entity_id_column_name".
  • Per specificare più colonne ID entità, specifica i nomi delle colonne nel seguente formato:
    ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...].
• FEATUREGROUP_NAME: il nome del nuovo gruppo di funzionalità che vuoi creare.
• BIGQUERY_SOURCE_URI: URI della tabella o della vista di origine BigQuery che vuoi registrare per il gruppo di funzionalità.
• TIMESTAMP_COLUMN: (Facoltativo). Specifica il nome della colonna contenente i timestamp delle funzionalità nella tabella o nella vista di origine BigQuery.
  Devi specificare il nome della colonna timestamp solo se i dati sono formattati come serie temporale e la colonna contenente i timestamp delle funzionalità non è denominata feature_timestamp.
  
• STATIC_DATA_SOURCE: (Facoltativo). Inserisci true se i dati non sono formattati come serie temporale. L'impostazione predefinita è false.
  
• DENSE: (Facoltativo). Indica in che modo Vertex AI Feature Store gestisce i valori null durante la pubblicazione dei dati dalle visualizzazioni delle caratteristiche associate al gruppo di caratteristiche:
  • false: questa è l'impostazione predefinita. Vertex AI Feature Store mostra solo i valori delle caratteristiche non nulli più recenti. Se l'ultimo valore di una caratteristica è nullo, Vertex AI Feature Store pubblica il valore storico non nullo più recente. Tuttavia, se i valori attuali e storici di questa funzionalità sono null, Vertex AI Feature Store restituisce null come valore della funzionalità.
  • true: per le visualizzazioni delle caratteristiche con sincronizzazione dei dati pianificata, Vertex AI Feature Store pubblica solo i valori delle caratteristiche più recenti, inclusi i valori nulli. Per le visualizzazioni delle funzionalità con sincronizzazione continua dei dati, Vertex AI Feature Store mostra solo i valori delle funzionalità non nulli più recenti. Tuttavia, se i valori attuali e storici della funzionalità sono nulli, Vertex AI Feature Store restituisce null come valore della funzionalità. Per ulteriori informazioni sui tipi di sincronizzazione dei dati e su come configurare il tipo di sincronizzazione dei dati in una vista delle funzionalità, vedi Sincronizzare i dati in una vista delle funzionalità.

Metodo HTTP e URL:

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME

Corpo JSON della richiesta:

{
  "service_agent_type": "SERVICE_AGENT_TYPE",
  "big_query": {
    "entity_id_columns": "ENTITY_ID_COLUMNS",
    "big_query_source": {
      "input_uri": "BIGQUERY_SOURCE_URI",
    }
    "time_series": {
      "timestamp_column": ""TIMESTAMP_COLUMN"",
    },
    "static_data_source": STATIC_DATA_SOURCE,
    "dense": DENSE
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una di queste opzioni:

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME"

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME" | Select-Object -Expand Content

Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureGroupOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z",
      "updateTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z"
    }
  }
}