Créer une instance de boutique en ligne

Pour configurer la livraison en ligne, vous devez d'abord créer une instance de magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable ou la livraison en ligne optimisée. Pour comprendre les différences entre la livraison en ligne Bigtable et la livraison en ligne optimisée, consultez Types de livraison en ligne.

Notez que vous ne pouvez plus modifier le type de livraison en ligne après avoir choisi la livraison en ligne Bigtable ou la livraison en ligne optimisée lors de la création de votre magasin en ligne. Toutefois, vous pouvez modifier la configuration du point de terminaison de livraison pour une instance de magasin en ligne créée pour la livraison en ligne optimisée.

Après avoir créé le magasin en ligne, vous pouvez ajouter des vues des caractéristiques et les associer à des sources de données de caractéristiques dans BigQuery.

Vous pouvez chiffrer votre instance de magasin en ligne en spécifiant une clé de chiffrement gérée par le client (CMEK) lorsque vous créez votre instance de magasin en ligne. Seule la livraison en ligne Bigtable est compatible avec le chiffrement à l'aide d'une clé CMEK. Pour en savoir plus sur les avantages de l'utilisation d'une clé CMEK et déterminer si elle est utile pour votre magasin en ligne, consultez Avantages du chiffrement CMEK.

L'utilisation d'une clé CMEK peut entraîner des coûts d'utilisation supplémentaires, en fonction du type de clé utilisé. Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez Tarifs de Cloud Key Management Service.

Avant de commencer

Authentifiez-vous auprès de Vertex AI si ce n'est pas déjà fait.

Select the tab for how you plan to use the samples on this page:

Console

When you use the Google Cloud console to access Google Cloud services and APIs, you don't need to set up authentication.

Python

Pour utiliser les exemples Python de cette page dans un environnement de développement local, installez et initialisez gcloud CLI, puis configurez le service Identifiants par défaut de l'application à l'aide de vos identifiants utilisateur.

Install the Google Cloud CLI.
If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.
To initialize the gcloud CLI, run the following command:
```
gcloud init
```
If you're using a local shell, then create local authentication credentials for your user account:
```
gcloud auth application-default login
```
You don't need to do this if you're using Cloud Shell.

Pour en savoir plus, consultez Set up authentication for a local development environment.

REST

Pour utiliser les exemples d'API REST de cette page dans un environnement de développement local, vous devez utiliser les identifiants que vous fournissez à gcloud CLI.

After installing the Google Cloud CLI, initialize it by running the following command:

gcloud init

If you're using an external identity provider (IdP), you must first sign in to the gcloud CLI with your federated identity.

Pour en savoir plus, consultez la section S'authentifier pour utiliser REST dans la documentation sur l'authentification Google Cloud.

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable

Lorsque vous utilisez la livraison en ligne Bigtable, vous pouvez chiffrer le magasin en ligne à l'aide d'une CMEK.

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable sans CMEK

Pour créer une instance de magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable avec autoscaling, sans spécifier de CMEK, utilisez la console Google Cloud ou l'API REST.

Console

Suivez les instructions ci-dessous pour créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable à l'aide de la console Google Cloud .

Dans la section Vertex AI de la console Google Cloud , accédez à la page Feature Store.

Accéder à la page "Feature Store"
Cliquez sur Magasin en ligne pour accéder à la section Magasin en ligne.
Cliquez sur Créer pour ouvrir la page Créer un magasin en ligne.
Indiquez le nom du magasin en ligne.
Facultatif : Pour ajouter des étiquettes, cliquez sur Ajouter une étiquette, puis spécifiez son nom et sa valeur. Vous pouvez ajouter plusieurs étiquettes à un magasin en ligne.
Dans le champ Choisir une solution de stockage pour votre magasin en ligne, cliquez sur Bigtable.
Modifiez le nombre minimal de nœuds, le nombre maximal de nœuds et l'objectif d'utilisation du CPU, si nécessaire.
Cliquez sur Créer.

SDK Vertex AI pour Python

Pour savoir comment installer ou mettre à jour le SDK Vertex AI pour Python, consultez Installer le SDK Vertex AI pour Python. Pour en savoir plus, consultez la documentation de référence de l'API SDK Vertex AI pour Python.


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


def create_bigtable_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_bigtable_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

project : ID de votre projet.
location : région où se trouve le magasin en ligne, par exemple us-central1.
feature_online_store_id : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.

REST

Pour créer une ressource FeatureOnlineStore, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer le magasin en ligne, telle que us-central1.
PROJECT_ID : ID de votre projet.
FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance de magasin en ligne.
BOOLEAN (facultatif) : pour créer un magasin en ligne compatible avec la gestion des embeddings, saisissez true. La valeur par défaut est false.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête :

{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la gcloud CLI. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Créer un magasin en ligne qui utilise une clé CMEK

Suivez la procédure ci-dessous pour créer une instance de magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable chiffrée avec une CMEK.

L'utilisation d'un chiffrement CMEK peut entraîner des coûts d'utilisation supplémentaires, en fonction du type de clé utilisé. Pour en savoir plus sur les tarifs, consultez Tarifs de Cloud Key Management Service.

Utilisez Cloud Key Management Service pour configurer une clé de chiffrement gérée par le client.
Pour créer une ressource FeatureOnlineStore, envoyez la requête POST suivante à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create et en spécifiant la CMEK.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :
- LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer le magasin en ligne, telle que us-central1.
- PROJECT_ID : ID de votre projet.
- FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance de magasin en ligne.
- BOOLEAN (facultatif) : pour créer un magasin en ligne compatible avec la gestion des embeddings, saisissez true. La valeur par défaut est false.
- KEY_NAME : nom de la clé de chiffrement que vous souhaitez utiliser pour ce magasin de métadonnées.
Méthode HTTP et URL :
```
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME
```
Corps JSON de la requête :
```
{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  },
  "encryption_spec": {
    "kms_key_name": "KEY_NAME"
  }
}
```
Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :
curl

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la gcloud CLI. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"
PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :
$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content
Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :
```
{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}
```

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée

Lorsque vous utilisez la livraison en ligne optimisée, vous pouvez configurer le magasin en ligne pour livrer des caractéristiques à partir d'un point de terminaison public ou d'un point de terminaison Private Service Connect dédié. Utilisez un point de terminaison Private Service Connect si vous souhaitez livrer des caractéristiques au sein d'un réseau VPC, avec des latences inférieures à celles associées à un point de terminaison public.

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison public

Utilisez les exemples suivants pour créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison public.

Console

Suivez les instructions ci-dessous pour créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à l'aide de la console Google Cloud .

Dans la section Vertex AI de la console Google Cloud , accédez à la page Feature Store.

Accéder à la page "Feature Store"
Cliquez sur Magasin en ligne pour accéder à la section Magasin en ligne.
Cliquez sur Créer pour ouvrir la page Créer un magasin en ligne.
Indiquez le nom du magasin en ligne.
Facultatif : Pour ajouter des étiquettes, cliquez sur Ajouter une étiquette, puis spécifiez son nom et sa valeur. Vous pouvez ajouter plusieurs étiquettes à un magasin en ligne.
Dans le champ Choisir une solution de stockage pour votre magasin en ligne, cliquez sur Optimisé.
Cliquez sur Créer.

SDK Vertex AI pour Python


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


def create_optimized_public_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        feature_online_store_id
    )
    return fos

project : ID de votre projet.
location : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
feature_online_store_id : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.

REST

Pour créer une instance de magasin en ligne, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
PROJECT_ID : ID de votre projet.
FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête :

{
  "optimized": {}
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison Private Service Connect

Utilisez les exemples suivants pour créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée avec Private Service Connect.

SDK Vertex AI pour Python


from typing import List

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


def create_optimized_private_feature_online_store_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_online_store_id: str,
    project_allowlist: List[str],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fos = feature_store.FeatureOnlineStore.create_optimized_store(
        name=feature_online_store_id,
        enable_private_service_connect=True,
        project_allowlist=project_allowlist,
    )
    return fos

project : ID de votre projet.
location : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
feature_online_store_id : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.
project_allowlist : liste des noms de projets à ajouter à la liste d'autorisation pour Private Service Connect (PSC).

REST

Pour créer une instance de magasin en ligne, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête, effectuez les remplacements suivants :

LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
PROJECT_ID : ID de votre projet.
FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.
PROJECT_NAMES : liste des noms de projets à ajouter à la liste d'autorisation pour Private Service Connect (PSC).

Méthode HTTP et URL :

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête :

{
  "optimized": {},
  "dedicated_serving_endpoint": {
    "private_service_connect_config": {
      "enable_private_service_connect": true,
      "project_allowlist": ["PROJECT_NAMES"]
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la gcloud CLI avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Étapes suivantes

Découvrez comment créer une vue des caractéristiques.
Découvrez comment actualiser un magasin en ligne.

Créer une instance de boutique en ligne Restez organisé à l'aide des collections Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.

Avant de commencer

Console

Python

REST

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable sans CMEK

Console

SDK Vertex AI pour Python

REST

curl

PowerShell

Créer un magasin en ligne qui utilise une clé CMEK

curl

PowerShell

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison public

Console

SDK Vertex AI pour Python

REST

curl

PowerShell

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison Private Service Connect

SDK Vertex AI pour Python

REST

curl

PowerShell

Étapes suivantes

Créer une instance de boutique en ligne