הגדרה

ההגדרה כוללת מידע על הגדרת פרויקט ל-Vertex AI Feature Store (Legacy) ועל ההרשאות הנדרשות לשימוש ב-Vertex AI Feature Store (Legacy).

הגדרת הפרויקט

בקטע הבא מוסבר איך ליצור פרויקט חדש ולהפעיל את Vertex AI API. נדרש API כדי להשתמש ב-Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת). אם כבר יש לכם פרויקט קיים שבו Vertex AI API מופעל, אתם יכולים להשתמש בפרויקט הזה במקום ליצור פרויקט חדש.

  1. נכנסים לחשבון Google Cloud . אם אתם משתמשים חדשים ב- Google Cloud, צרו חשבון כדי שתוכלו להעריך את הביצועים של המוצרים שלנו בתרחישים מהעולם האמיתי. לקוחות חדשים מקבלים בחינם גם קרדיט בשווי 300$ להרצה, לבדיקה ולפריסה של עומסי העבודה.

  2. 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

  3. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Enable the Vertex AI API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

  5. 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

  6. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  7. Enable the Vertex AI API.

    Roles required to enable APIs

    To enable APIs, you need the serviceusage.services.enable permission. If you created the project, then you likely already have this permission through the Owner role (roles/owner). Otherwise, you can get this permission through the Service Usage Admin role (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin). Learn how to grant roles.

    Enable the API

    8.

סוכן שירות Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת)

בנוסף להרשאות המשתמש, Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת) פועל בשמכם כדי לבצע פעולות כמו גישה לנתוני המקור. לשם כך,‏ Vertex AI Feature Store (Legacy) משתמש בסוכן שירות: service-PROJECT_NUMBER@gcp-sa-aiplatform.iam.gserviceaccount.com. כברירת מחדל, סוכן השירות מעניק ל-Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת) גישה לנתוני המקור באותו פרויקט שבו נמצא מאגר התכונות. אם נתוני המקור נמצאים בפרויקט אחר ממאגר התכונות, צריך להעניק לסוכן השירות הרשאה לגשת לפרויקט שבו נמצאים נתוני המקור.

מידע נוסף זמין במאמר בנושא מתן גישה לסוכני שירות של Vertex AI למשאבים אחרים.

הרשאות IAM

לאדמינים של Vertex AI יש הרשאות אדמין של Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת). אם אתם צריכים רמת פירוט גבוהה יותר, תוכלו להשתמש ב-Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת), שמספקת קבוצה של תפקידים מוגדרים מראש ב-IAM. התפקידים האלה מספקים קבוצות שונות של הרשאות שמבוססות על הדמויות הבאות:

תפעול IT ו-DevOps
תפעול IT ו-DevOps מנהלים Google Cloud משאבים ואחראים על יצירת מאגרי פיצ'רים וכוונון הביצועים שלהם. אפשר להשתמש בתפקיד featurestoreAdmin או בתפקיד featurestoreInstanceCreator. תפקיד יוצר המכונה מאפשר לכם לנהל את מאגרי התכונות, אבל לא מאפשר לכם לראות נתונים או לכתוב נתונים במאגרי התכונות.
מדעני נתונים ומהנדסי נתונים
מדעני נתונים ומהנדסי נתונים יוצרים תכונות וכותבים נתונים במאגרי תכונות. אפשר להשתמש בתפקיד featurestoreResourceEditor כדי לנהל סוגי ישויות ותכונות, ובתפקיד featurestoreDataWriter כדי לקרוא ולכתוב ערכי תכונות.
חוקרי ML ואנליסטים עסקיים
חוקרי ML ואנליסטים עסקיים מחפשים תכונות ומייצאים ערכים כדי לאמן מודלים או לבצע תחזיות. הם לא צריכים ליצור תכונות חדשות או לכתוב נתונים. אתם יכולים להשתמש בתפקיד featurestoreResourceViewer כדי לחפש תכונות או לעיין בהן, ובתפקיד featurestoreDataViewer כדי לקרוא את ערכי התכונות.

במאמר תפקידים מוגדרים מראש ב-Vertex AI מופיעים תיאורים של כל תפקיד וההרשאות שמשויכות אליו.

מכסות ומגבלות

מאגר התכונות של Vertex AI (גרסה קודמת) אוכף מכסות ומגבלות כדי לעזור לכם לנהל את המשאבים על ידי הגדרת מגבלות שימוש משלכם, וכדי להגן על קהילת המשתמשים של Google Cloud על ידי מניעת קפיצות בלתי צפויות בשימוש. כדי למנוע הגעה למגבלות לא מתוכננות, כדאי לעיין במכסות של Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת) בדף מכסות ומגבלות. לדוגמה, ב-Vertex AI Feature Store (גרסה קודמת) מוגדרת מכסה על מספר הצמתים של שירות אונליין ומכסה על מספר הבקשות לשירות אונליין שאפשר לשלוח בדקה.

המאמרים הבאים