Criar um grupo de elementos

Um grupo de recursos é um recurso do registro de atributos associado a uma tabela ou visualização do BigQuery que contém os dados de recursos. Um grupo de recursos pode conter vários recursos, em que cada um está associado a uma coluna na fonte de dados de recursos. Se você quiser registrar sua fonte de dados de atributos no Feature Registry, crie um grupo de atributos e adicione atributos a ele.

Depois de criar um grupo de atributos e associar a fonte de dados do BigQuery, crie atributos associados às colunas na fonte de dados. Embora seja opcional associar uma fonte de dados ao criar um grupo de recursos, é necessário associar uma tabela do BigQuery ou visualização antes de criar recursos nesse grupo. Cada recurso corresponde a uma coluna na fonte de dados associada ao grupo de recursos.

Por que usar grupos e atributos?

O registro da fonte de dados de atributos é opcional. No entanto, é necessário registrar os dados de recursos criando grupos de recursos e atributos nos seguintes cenários:

• Use dados históricos no formato de série temporal para treinar um modelo: se a fonte de dados de recursos contiver dados de recursos mais recentes e históricos com vários registros de recursos para o mesmo ID de entidade, formate esses dados como uma série temporal adicionando a coluna feature_timestamp. Nesse cenário, você precisa registrar a fonte de dados usando recursos e grupos de recursos. Em seguida, é possível veicular recursos da seguinte maneira:

  • Use a veiculação on-line para disponibilizar os valores de atributos mais recentes com base no carimbo de data/hora e fazer previsões em tempo real.

  • Use a exibição off-line para veicular valores de atributos mais recentes e históricos para treinar um modelo.

• Agregar recursos de várias fontes: use grupos de recursos para agregar colunas específicas de várias fontes de dados do BigQuery ao criar uma instância de visualização de recursos.

• Veicular valores de atributos nulos: durante a veiculação on-line, se você quiser veicular apenas os valores de atributos mais recentes, incluindo valores nulos, registre sua fonte de dados de atributos criando grupos de atributos com o parâmetro dense definido como true.

• Use a sincronização contínua de dados nas suas visualizações de recursos: o registro dos recursos é um pré-requisito para usar a sincronização contínua de dados nas visualizações de recursos.

• Monitorar atributos em busca de anomalias: é necessário registrar os atributos se quiser configurar o monitoramento de atributos para recuperar estatísticas de atributos e detectar o deslocamento deles.

Quando não usar grupos e atributos

Se você quiser disponibilizar incorporações da sua fonte de dados de recursos, não registre a fonte criando grupos de recursos e recursos. Nesse cenário, é necessário configurar a veiculação on-line associando diretamente a tabela do BigQuery ou visualização às visualizações de recursos.

Para mais informações sobre como configurar a veiculação on-line sem registrar a fonte de dados de recursos, consulte Criar uma visualização de recursos de uma origem do BigQuery.

Controle o acesso

É possível controlar o acesso a um grupo de recursos nos seguintes níveis:

• Controlar o acesso ao recurso FeatureGroup: para controlar o acesso a um grupo de recursos para uma pessoa, um grupo do Google, um domínio ou uma conta de serviço específica, configure uma política do IAM para o grupo de recursos.

• Controlar o acesso à fonte de dados do BigQuery: por padrão, um grupo de recursos usa a conta de serviço padrão configurada para o projeto. O Vertex AI Feature Store atribui o papel de Leitor de dados do BigQuery do Identity and Access Management (IAM) a essa conta de serviço. Isso permite que qualquer usuário com permissão para criar um grupo de recursos no projeto acesse a fonte de dados de recursos no BigQuery. Para restringir o acesso à fonte de dados do BigQuery ou conceder acesso a outros usuários, configure o grupo de recursos para usar uma conta de serviço dedicada. O Vertex AI Feature Store gera um endereço de e-mail exclusivo para cada grupo de recursos configurado com uma conta de serviço dedicada.

Antes de começar

Antes de criar um grupo de recursos, atenda aos seguintes pré-requisitos:

• Verifique se há pelo menos uma instância de loja on-line criada no seu projeto, mesmo que você queira criar uma nova. Se você estiver usando um novo projeto, crie uma instância de loja on-line antes de criar o grupo de recursos.

• Formate os dados de atributos na tabela do BigQuery ou visualização do BigQuery de acordo com as diretrizes de preparação da fonte de dados.

• Verifique se a fonte de dados do BigQuery tem pelo menos uma coluna de ID da entidade com valores string ou int.

• Faça a autenticação na Gemini Enterprise Agent Platform, a menos que já tenha feito isso.

  Selecione a guia para como planeja usar as amostras nesta página:

  Console

  Quando você usa o console Cloud de Confiance para acessar os serviços e as APIs Cloud de Confiance by S3NS , não é necessário configurar a autenticação.

  Python

  Para usar os exemplos do Python nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, instale e inicialize a CLI gcloud e configure o Application Default Credentials com suas credenciais de usuário.

  1. Instale a CLI do Google Cloud.

  2. Configure a CLI gcloud para usar sua identidade federada.

     Para mais informações, consulte Fazer login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  3. Crie credenciais de autenticação local para sua conta de usuário:

     gcloud auth application-default login

     Se um erro de autenticação for retornado, confirme se você fez login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

  REST

  Para usar as amostras da API REST nesta página em um ambiente de desenvolvimento local, use as credenciais fornecidas para a CLI gcloud.

  Instale a Google Cloud CLI e faça login na CLI gcloud com sua identidade federada.

  Saiba mais em Autenticar para usar REST na documentação de autenticação do Cloud de Confiance .

Criar um grupo de recursos para registrar uma fonte de dados de recursos

Use os exemplos a seguir para criar um grupo de recursos e associar uma fonte de dados de recursos, como uma tabela do BigQuery ou visualização.

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


def create_feature_group_sample(
    project: str,
    location: str,
    feature_group_id: str,
    bq_table_uri: str,
    entity_id_columns: List[str],
):
    aiplatform.init(project=project, location=location)
    fg = feature_store.FeatureGroup.create(
        name=feature_group_id,
        source=feature_store.utils.FeatureGroupBigQuerySource(
            uri=bq_table_uri, entity_id_columns=entity_id_columns
        ),
    )
    return fg

POST https://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME

{
  "service_agent_type": "SERVICE_AGENT_TYPE",
  "big_query": {
    "entity_id_columns": "ENTITY_ID_COLUMNS",
    "big_query_source": {
      "input_uri": "BIGQUERY_SOURCE_URI",
    }
    "time_series": {
      "timestamp_column": ""TIMESTAMP_COLUMN"",
    },
    "static_data_source": STATIC_DATA_SOURCE,
    "dense": DENSE
  }
}

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?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME"

$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?feature_group_id=FEATUREGROUP_NAME" | Select-Object -Expand Content

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureGroupOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z",
      "updateTime": "2023-09-18T03:00:13.060636Z"
    }
  }
}

A seguir

• Saiba como criar um recurso.

• Saiba como atualizar um grupo de recursos.

• Saiba como excluir um grupo de funcionalidades.