创建特征组

控制台

按照以下说明使用 Google Cloud 控制台创建特征组。

1. 在 Google Cloud 控制台的“Vertex AI”部分，转到 Feature Store 页面。

   转到 Feature Store 页面

2. 在特征组部分中，点击创建以打开创建特征组页面上的基本信息窗格。

3. 指定特征组名称。

4. 可选：若要添加标签，请点击添加标签，然后指定标签名称和值。您可以为一个特征组添加多个标签。

5. 在 BigQuery 路径字段中，点击浏览，以选择要与特征组关联的 BigQuery 源表或视图。

6. 可选：在实体 ID 列列表中，点击 BigQuery 源表或视图中的实体 ID 列。

7. 点击继续。

8. 在注册窗格中，点击以下选项之一，以指示是否要向新特征组添加特征：

   • 包括 BigQuery 表中的所有列 - 在特征组中为 BigQuery 源表或视图中的所有列创建特征。

   • 手动输入特征 - 根据 BigQuery 来源中的特定列创建特征。对于每个特征，请输入特征名称，然后点击列表中相应的 BigQuery 源列名称。

     如需添加更多特征，请点击添加其他特征。

   • 创建空特征组 - 创建特征组而不向其添加特征。

9. 点击创建。

Python

如需了解如何安装或更新 Vertex AI SDK for Python，请参阅安装 Vertex AI SDK for Python。 如需了解详情，请参阅 Python API 参考文档。

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：您的项目 ID。
• location：要在其中创建特征组的区域，例如 us-central1。
• feature_group_id：您要创建的新特征组的名称。
• bq_table_uri：您要为特征组注册的 BigQuery 源表或视图的 URI。
• entity_id_columns：包含实体 ID 的列的名称。您可以指定一列或多列。
  • 如需仅指定一个实体 ID 列，请按以下格式指定列名称：
    "entity_id_column_name"。
  • 如需指定多个实体 ID 列，请按以下格式指定列名称：
    ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...]。

REST

如需创建 FeatureGroup 资源，请使用 featureGroups.create 方法发送 POST 请求。

在使用任何请求数据之前，请先进行以下替换：

• LOCATION_ID：要在其中创建特征组的区域，例如 us-central1。
• ENTITY_ID_COLUMNS：包含实体 ID 的列名称。您可以指定一列或多列。
  • 如需仅指定一个实体 ID 列，请按以下格式指定列名称：
    "entity_id_column_name"。
  • 如需指定多个实体 ID 列，请按以下格式指定列名称：
    ["entity_id_column_1_name", "entity_id_column_2_name", ...]。
• PROJECT_ID：您的项目 ID。
• FEATUREGROUP_NAME：您要创建的新特征组的名称。
• BIGQUERY_SOURCE_URI：您要为特征组注册的 BigQuery 源表或视图的 URI。

HTTP 方法和网址：

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

请求 JSON 正文：

{
  "big_query": {
    "entity_id_columns": "ENTITY_ID_COLUMNS",
    "big_query_source": {
      "input_uri": "BIGQUERY_SOURCE_URI"
    }
  }
}

如需发送请求，请选择以下方式之一：

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

您应该收到类似以下内容的 JSON 响应：

{
  "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"
    }
  }
}