Entrega valores de atributos históricos

Si necesitas recuperar o entregar datos de atributos actuales y también históricos, usa la entrega sin conexión para recuperar valores de atributos de BigQuery. Por ejemplo, puedes usar la entrega sin conexión para recuperar los valores de atributos de marcas de tiempo específicas para entrenar un modelo.

Todos los datos de atributos, incluidos los datos históricos, se mantienen en BigQuery, que constituye el almacén sin conexión para los valores de tus atributos. Para usar la entrega sin conexión, primero debes registrar tu fuente de datos de BigQuery creando grupos de atributos y valores de atributos. Además, en el caso de la publicación sin conexión, cada fila que contenga el mismo ID de entidad debe tener una marca de tiempo diferente. Para obtener más información sobre los lineamientos de preparación de fuentes de datos, consulta Prepara la fuente de datos.

Antes de comenzar

Autentícate en Gemini Enterprise Agent Platform, a menos que ya lo hayas hecho.

Para usar las muestras de Python de esta página en un entorno de desarrollo local, instala e inicializa la gcloud CLI y, luego, configura las credenciales predeterminadas de la aplicación con tus credenciales de usuario.

1. Instala Google Cloud CLI.

2. Configura gcloud CLI para usar tu identidad federada.

   Para obtener más información, consulta Accede a la gcloud CLI con tu identidad federada.

3. Crea credenciales de autenticación locales para tu cuenta de usuario:

   gcloud auth application-default login

   Si se devuelve un error de autenticación, confirma que accediste a la gcloud CLI con tu identidad federada.

Si deseas obtener más información, consulta Configura la autenticación para un entorno de desarrollo local.

Recupera valores de atributos históricos

Usa el siguiente ejemplo para recuperar los valores históricos de un atributo de varios IDs de entidades y marcas de tiempo.

import bigframes
import bigframes.pandas
import pandas as pd
from google.cloud import bigquery
from vertexai.resources.preview.feature_store import (Feature, FeatureGroup, offline_store)
from vertexai.resources.preview.feature_store import utils as fs_utils

fg = FeatureGroup("FEATURE_GROUP_NAME")
f1 = fg.get_feature("FEATURE_NAME_1")
f2 = fg.get_feature("FEATURE_NAME_2")

entity_df = pd.DataFrame(
  data={
    "ENTITY_ID_COLUMN": [
      "ENTITY_ID_1",
      "ENTITY_ID_2",
    ],
    "timestamp": [
      pd.Timestamp("FEATURE_TIMESTAMP_1"),
      pd.Timestamp("FEATURE_TIMESTAMP_2"),
    ],
  },
)

offline_store.fetch_historical_feature_values(
  entity_df=entity_df,
  features=[f1,f2],
)