設定包括為 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 設定專案的相關資訊，以及使用 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 的必要權限。
設定專案
以下程序說明如何建立新專案並啟用 Vertex AI API。使用 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 時，必須啟用這項 API。如果您現有的專案已啟用 Vertex AI API，可以使用該專案，不必建立新專案。
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI API.
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Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.
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Enable the Vertex AI API.
- IT 作業和開發運作
- IT 營運和開發運作團隊負責管理資源 Google Cloud ，並建立特徵商店及調整效能。您可以使用
featurestoreAdmin或featurestoreInstanceCreator角色。執行個體建立者角色可讓您管理特徵商店，但無法查看或寫入特徵商店的資料。 - 資料科學家和資料工程師
- 資料科學家和資料工程師會建立特徵，並將資料寫入特徵商店。您可以使用
featurestoreResourceEditor角色管理實體類型和特徵，並使用featurestoreDataWriter角色讀取及寫入特徵值。 - 機器學習研究人員和商業分析師
- 機器學習研究人員和業務分析師會搜尋特徵並匯出值，用於訓練模型或進行預測，不需要建立新特徵或寫入資料。您可以使用
featurestoreResourceViewer角色搜尋或瀏覽功能，並使用featurestoreDataViewer角色讀取功能值。
Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 服務代理
除了使用者權限之外，Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 也會代表您執行作業，例如存取來源資料。為此，Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 會使用服務代理：
service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com。
根據預設，服務代理會授予 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 權限，存取特徵儲存庫所在專案中的來源資料。如果來源資料與 Feature Store 位於不同專案，您必須授予服務代理存取來源資料所在專案的權限。
詳情請參閱「授予 Vertex AI 服務代理程式存取其他資源的權限」。
IAM 權限
Vertex AI 管理員擁有 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 管理員權限。如需更精細的控制項，Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 提供一組預先定義的 IAM 角色。這些角色提供不同權限組合，適用於下列角色：
如要查看各個角色的說明和相關聯的權限，請參閱「Vertex AI 的預先定義角色」。
配額與限制
Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 會強制執行配額和限制，協助您設定用量限制來管理資源，並預防用量意外暴增的情況，進而保障 Google Cloud 使用者社群的權益。為避免遇到非預期的限制，請在「配額和限制」頁面中查看 Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 配額。舉例來說，Vertex AI 特徵儲存庫 (舊版) 會針對線上服務節點數量和每分鐘可提出的線上服務要求數量設定配額。