אפשר ליצור תכונה אחרי שיוצרים קבוצת תכונות ומקשרים אליה טבלה ב-BigQuery או תצוגת BigQuery. אפשר ליצור כמה מאפיינים לקבוצת מאפיינים ולקשר כל מאפיין לעמודה ספציפית במקור הנתונים של BigQuery. מידע על השימוש ב-BigQuery זמין במאמרי העזרה של BigQuery.
לדוגמה, אם קבוצת התכונות featuregroup1 משויכת לטבלה ב-BigQuery datasource_1 שמכילה ערכי תכונות בעמודות fval1 ו-fval2, אפשר ליצור את התכונה feature_1 בקבוצת התכונות featuregroup1 ולשייך אותה לערכי התכונות בעמודה fval1.
באופן דומה, אפשר ליצור עוד מאפיין בשם feature_2 ולשייך אותו לערכי המאפיינים בעמודה fval2.
כדי ליצור תכונות, צריך לשייך לקבוצת התכונות מקור נתוני תכונות. אם לקבוצת התכונות אין מקור נתונים משויך, צריך לשייך מקור נתונים ב-BigQuery על ידי עדכון קבוצת התכונות, לפני שיוצרים בה תכונות.
כדי להבין אם חובה עליכם לרשום את נתוני התכונות באמצעות קבוצות תכונות ותכונות, או אם מומלץ או לא מומלץ לעשות זאת, אפשר לעיין במקורות המידע הבאים:
לפני שמתחילים
מאמתים את Gemini Enterprise Agent Platform, אלא אם כבר עשיתם זאת.
צריך לבחור את הכרטיסייה הרלוונטית לאופן שבו תכננתם להשתמש בדוגמאות בדף הזה:
המסוף
כשמשתמשים במסוף Google Cloud כדי לגשת לשירותים ולממשקי ה-API, לא צריך להגדיר אימות. Google Cloud
Python
כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של Python שבדף הזה, מתקינים ומפעילים את ה-CLI של gcloud, ואז מגדירים את Application Default Credentials באמצעות פרטי הכניסה של המשתמש.
-
התקינו את ה-CLI של Google Cloud.
-
אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.
-
אם אתם משתמשים במעטפת מקומית, אתם צריכים ליצור פרטי כניסה לאימות מקומי עבור חשבון המשתמש:
gcloud auth application-default login
אם אתם משתמשים ב-Cloud Shell, אין צורך לבצע את הפעולה הזו.
אם מוחזרת שגיאת אימות ואתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), ודאו ש נכנסתם ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.
מידע נוסף זמין במאמר הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית.
REST
כדי להשתמש בסביבת פיתוח מקומית בדוגמאות של API בארכיטקטורת REST שבדף הזה, צריך להשתמש בפרטי הכניסה שאתם נותנים ל-CLI של gcloud.
התקינו את ה-CLI של Google Cloud.
אם אתם משתמשים בספק זהויות חיצוני (IdP), קודם אתם צריכים להיכנס ל-CLI של gcloud באמצעות המאגר המאוחד לניהול זהויות.
מידע נוסף מופיע במאמר אימות לשימוש ב-REST במסמכי האימות של Google Cloud .
יצירת תכונה בקבוצת תכונות
בדוגמאות הבאות מוסבר איך ליצור תכונה בתוך קבוצת תכונות ואיך לשייך עמודה שמכילה ערכי תכונות ממקור הנתונים של BigQuery שרשום לקבוצת התכונות.
המסוף
כדי להוסיף תכונות לקבוצת תכונות קיימת באמצעות מסוף Google Cloud , פועלים לפי ההוראות הבאות.
בקטע Agent Platform במסוף Google Cloud , עוברים לדף Feature Store.
בקטע Feature groups (קבוצות תכונות), לוחצים על בשורה שמתאימה לקבוצת התכונות שרוצים להוסיף לה תכונה, ואז לוחצים על Add features (הוספת תכונות).
לכל תכונה, מזינים שם תכונה ולוחצים על שם העמודה המתאים במקור BigQuery ברשימה. כדי להוסיף עוד תכונות, לוחצים על הוספת תכונה נוספת.
לוחצים על יצירה.
Python
במאמר התקנת Vertex AI SDK ל-Python מוסבר איך להתקין או לעדכן את Vertex AI SDK ל-Python. מידע נוסף מופיע ב מאמרי העזרה של Python API.
-
project: מזהה הפרויקט. -
location: האזור שבו נמצאת קבוצת התכונות, למשלus-central1. -
existing_feature_group_id: השם של קבוצת התכונות הקיימת שבה רוצים ליצור את התכונה. -
version_column_name: אופציונלי: העמודה מהטבלה או מהתצוגה של BigQuery שרוצים לשייך לתכונה. אם לא מציינים את הפרמטר הזה, ברירת המחדל היא FEATURE_NAME. -
feature_id: השם של התכונה החדשה שרוצים ליצור
REST
כדי ליצור משאב Feature, שולחים בקשת POST באמצעות ה-method features.create.
לפני שמשתמשים בנתוני הבקשה, צריך להחליף את הנתונים הבאים:
- LOCATION_ID: האזור שבו נמצאת קבוצת התכונות, למשל
us-central1. - PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
- FEATUREGROUP_NAME: השם של קבוצת התכונות שבה רוצים ליצור את התכונה.
- FEATURE_NAME: השם של התכונה החדשה שרוצים ליצור.
- VERSION_COLUMN_NAME: אופציונלי: העמודה מהטבלה או מהתצוגה של BigQuery שרוצים לשייך לתכונה. אם לא מציינים את הפרמטר הזה, ברירת המחדל היא FEATURE_NAME.
ה-method של ה-HTTP וכתובת ה-URL:
POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME
גוף בקשת JSON:
{
"version_column_name": "VERSION_COLUMN_NAME"
}
כדי לשלוח את הבקשה עליכם לבחור אחת מהאפשרויות הבאות:
curl
שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
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/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME"
PowerShell
שומרים את גוף הבקשה בקובץ בשם request.json ומריצים את הפקודה הבאה:
$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/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME" | Select-Object -Expand Content
אתם אמורים לקבל תגובת JSON שדומה לזו:
{
"name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features/FEATURE_NAME/operations/OPERATION_ID",
"metadata": {
"@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureOperationMetadata",
"genericMetadata": {
"createTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z",
"updateTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z"
}
}
}
המאמרים הבאים
הגדרה של מעקב אחרי תכונות עבור תכונות בקבוצת תכונות.
סוגי ההגשה אונליין ב-Vertex AI Feature Store.