Configurazione

Vertex AI Feature Store (legacy) è stato ritirato. A partire dal 17 maggio 2026, non verranno aggiunte nuove funzionalità e verranno fornite solo patch critiche. Il 17 febbraio 2027, il servizio verrà completamente ritirato e le API non saranno più disponibili.

Per un supporto continuo e un'innovazione più rapida, esegui la migrazione a Vertex AI Feature Store (V2), la nostra piattaforma integrata per la gestione delle caratteristiche di machine learning (ML) introdotta il 17 novembre 2023.

La configurazione include informazioni sulla configurazione di un progetto per Vertex AI Feature Store (legacy) e sulle autorizzazioni richieste per l'utilizzo di Vertex AI Feature Store (legacy).

Configura il progetto

La seguente procedura descrive come creare un nuovo progetto e abilitare l'API Vertex AI. Questa API è necessaria per utilizzare Vertex AI Feature Store (legacy). Se hai già un progetto esistente con l'API Vertex AI abilitata, puoi utilizzare questo progetto anziché crearne uno nuovo.

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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

Go to project selector

Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

Roles required to select or create a project

• Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
• Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Vertex AI API.

Roles required to enable APIs

To enable APIs, you need the Service Usage Admin IAM role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), which contains the serviceusage.services.enable permission. Learn how to grant roles.

Enable the API

Agente di servizio Vertex AI Feature Store (legacy)

Oltre alle autorizzazioni utente, Vertex AI Feature Store (legacy) agisce per tuo conto per eseguire operazioni come l'accesso ai dati di origine. A questo scopo, Vertex AI Feature Store (legacy) utilizza un agente di servizio: [e-mail]. Per impostazione predefinita, l'agente di servizio concede a Vertex AI Feature Store (legacy) l'accesso ai dati di origine nello stesso progetto in cui si trova il featurestore. Se i dati di origine si trovano in un progetto diverso dal featurestore, devi concedere all'agente di servizio l'autorizzazione ad accedere al progetto in cui si trovano i dati di origine.

Per ulteriori informazioni, consulta Concedere agli agenti di servizio Vertex AI l'accesso ad altre risorse.

Autorizzazioni IAM

Gli amministratori di Vertex AI dispongono dei privilegi di amministratore di Vertex AI Feature Store (legacy). Se hai bisogno di una maggiore granularità, Vertex AI Feature Store (legacy) fornisce un insieme di ruoli IAM predefiniti. Questi ruoli forniscono diversi insiemi di autorizzazioni basati sulle seguenti persone:

Operazioni IT e DevOps

I responsabili delle operazioni IT e DevOps gestiscono le Google Cloud risorse e sono responsabili della creazione dei featurestore e dell'ottimizzazione delle loro prestazioni. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreAdmin o featurestoreInstanceCreator. Il ruolo di creatore dell'istanza ti consente di gestire i featurestore, ma ti impedisce di visualizzare o scrivere dati nei featurestore.

Data scientist e data engineer

I data scientist e i data engineer creano caratteristiche e scrivono dati nei featurestore. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreResourceEditor per gestire i tipi di entità e le caratteristiche e il ruolo featurestoreDataWriter per leggere e scrivere i valori delle caratteristiche.

Ricercatori di ML e business analyst

I ricercatori di ML e i business analyst cercano caratteristiche ed esportano valori per l'addestramento dei modelli o per la creazione di previsioni; non hanno bisogno di creare nuove caratteristiche o scrivere dati. Puoi utilizzare il ruolo featurestoreResourceViewer per cercare o sfogliare le caratteristiche e il ruolo featurestoreDataViewer per leggere i valori delle caratteristiche.

Per le descrizioni di ogni ruolo e delle relative autorizzazioni, consulta Ruoli predefiniti per Vertex AI.

Quote e limiti

Vertex AI Feature Store (legacy) applica quote e limiti per aiutarti a gestire le risorse impostando limiti di utilizzo personalizzati e per proteggere la community degli utenti di Google Cloud da picchi di utilizzo imprevisti. Per evitare di raggiungere vincoli non pianificati, consulta le quote di Vertex AI Feature Store (legacy) nella pagina Quote e limiti. Ad esempio, Vertex AI Feature Store (legacy) imposta una quota sul numero di nodi di erogazione online e una quota sul numero di richieste di erogazione online che puoi effettuare al minuto.

Passaggi successivi

• Scopri di più su come gestire i featurestore.
• Scopri di più sulle best practice per l'utilizzo di Vertex AI Feature Store (legacy).