Valores exportar atributo

Exporte os valores de recursos de todas as entidades de um único tipo de entidade para uma tabela do BigQuery ou um bucket do Cloud Storage. Você pode optar por receber um snapshot ou exportar totalmente os valores de recursos. Um snapshot retorna um único valor por recurso em comparação com uma exportação completa, que pode retornar vários valores por recurso. Não é possível selecionar IDs de entidades específicos ou incluir vários tipos de entidades ao exportar valores de recursos.

A exportação de valores de recursos é útil para arquivamento ou para realizar análises ad-hoc nos seus dados. Por exemplo, você pode armazenar snapshots regulares da sua featurestore para salvar o estado dela em diferentes momentos. Se você precisar de valores de recursos para criar um conjunto de dados de treinamento, use a exibição em lote.

Comparação de snapshots e exportação completa

Com as opções de snapshot e exportação completa, é possível consultar dados especificando um único carimbo de data/hora (horário de início ou de término) ou ambos. Para snapshots, o Vertex AI Feature Store retorna o valor do recurso mais recente em um determinado intervalo de tempo. Na saída, o carimbo de data/hora associado com cada valor de recurso é o carimbo de data/hora do snapshot (não o carimbo de data/hora do valor do recurso).

Para exportações completas, o Vertex AI Feature Store retorna todos os valores de recursos em um determinado período. Na saída, o carimbo de data/hora associado com cada valor é o carimbo de data/hora especificado quando o valor do recurso foi ingerido.

A tabela a seguir resume o que o Vertex AI Feature Store retorna com base na opção escolhida e nos carimbos de data/hora fornecidos.

Opção Somente horário de início (incluído) Somente horário de término (incluído) Horário de início e término (incluído)
Snapshot Começando com o horário atual (quando a solicitação foi recebida), retorna o valor mais recente, observando até o horário de início.
O carimbo de data/hora do snapshot está definido como a hora atual. 		Começando com o horário de término, retorna o valor mais recente, voltando ao primeiro valor de cada recurso.
O carimbo de data/hora do snapshot está definido como o horário de término especificado. 		Retorna o valor mais recente no período especificado.
O carimbo de data/hora do snapshot está definido como o horário de término especificado.
Exportação completa Retorna todos os valores no horário de início e depois dele até o momento atual (quando a solicitação foi enviada). Retorna todos os valores até o horário de término, voltando ao primeiro valor de cada recurso. Retorna todos os valores no período especificado.

Valores nulos

Para snapshots, se o valor mais recente do recurso for nulo em um determinado carimbo de data/hora, o Vertex AI Feature Store retorna o valor do recurso não nulo anterior. Se não houver valores não nulos anteriores, o Vertex AI Feature Store retornará nulo.

Para exportações completas, se um valor de recurso for nulo em um determinado carimbo de data/hora, o Vertex AI Feature Store retornará nulo.

Examples

Como exemplo, suponha que você tenha os seguintes valores em um featurestore, em que os valores de Feature_A e Feature_B compartilham o mesmo carimbo de data/hora:

ID da entidade Carimbo de data/hora do valor do recurso Feature_A Feature_B
123 T1 A_T1 B_T1
123 T2 A_T2 NULL
123 T3 A_T3 NULL
123 T4 A_T4 B_T4
123 T5 NULL B_T5

Snapshot

Para snapshots, o Vertex AI Feature Store retorna os valores a seguir com base nos valores de carimbo de data/hora fornecidos:

  • Se apenas o horário de início for definido como T3, o snapshot retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do snapshot Feature_A Feature_B
123 CURRENT_TIME A_T4 B_T5
  • Se apenas o horário de término estiver definido como T3, o snapshot retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do snapshot Feature_A Feature_B
123 T3 A_T3 B_T1
  • Se os horários de início e término forem definidos como T2 e T3, o snapshot retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do snapshot Feature_A Feature_B
123 T3 A_T3 NULL

Exportação completa

Para exportações completas, o Vertex AI Feature Store retorna os valores a seguir com base nos valores de carimbo de data/hora fornecidos:

  • Se apenas o horário de início estiver definido como T3, a exportação completa retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do valor do recurso Feature_A Feature_B
123 T3 A_T3 NULL
123 T4 A_T4 B_T4
123 T5 NULL B_T5
  • Se apenas o horário de término estiver definido como T3, a exportação completa retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do valor do recurso Feature_A Feature_B
123 T1 A_T1 B_T1
123 T2 A_T2 NULL
123 T3 A_T3 NULL
  • Se os horários de início e término forem definidos como T2 e T4, a exportação completa retornará os seguintes valores:
ID da entidade Carimbo de data/hora do valor do recurso Feature_A Feature_B
123 T2 A_T2 NULL
123 T3 A_T3 NULL
123 T4 A_T4 B_T4

Valores exportar atributo

Ao exportar valores de recursos, escolha quais recursos serão consultados e se será um snapshot ou uma exportação completa. As seções a seguir mostram uma amostra para cada opção.

Nas duas opções, o destino de saída precisa estar na mesma região que o featurestore de origem. Por exemplo, se o featurestore estiver em us-central1, o bucket de destino do Cloud Storage ou a tabela do BigQuery também precisará estar em us-central1.

Snapshot

Exporte os valores de atributo mais recentes para um determinado período.

IU da Web

Use outro método. Não é possível exportar valores de atributo no console do Google Cloud.

REST

Para exportar valores de recursos, envie uma solicitação POST usando o método entityTypes.exportFeatureValues.

O exemplo a seguir gera uma tabela do BigQuery, mas também é possível gerar uma saída para um bucket do Cloud Storage. Cada destino de saída pode ter alguns pré-requisitos antes de enviar uma solicitação. Por exemplo, se você especificar um nome de tabela para o campo bigqueryDestination, precisará ter um conjunto de dados atual. Esses requisitos estão documentados na referência da API.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION_ID: região onde o featurestore está localizado. Por exemplo, us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATURESTORE_ID: ID do featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
  • START_TIME e END_TIME: (opcional) se você especificar apenas o horário de início, retornará o valor mais recente a partir do horário atual (quando a solicitação é enviada) e analisa até o horário de início de dados. Se você especificar apenas o horário de término, retornará o valor mais recente a partir do horário de término (inclusive) e analisando o primeiro valor. Se você especificar um horário de início e de término, retornará o valor mais recente dentro do período especificado (inclusivo). Se você não especificar nenhum deles, retornará os valores mais recentes para cada recurso, começando no horário atual e analisando o primeiro valor.
  • DATASET_NAME: nome do conjunto de dados de destino do BigQuery.
  • TABLE_NAME: nome da tabela de destino do BigQuery.
  • FEATURE_ID: ID de um ou mais recursos. Especifique um único * (asterisco) para selecionar todos os recursos.

Método HTTP e URL:

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues

Corpo JSON da solicitação:

{
  "snapshotExport": {
    "start_time": "START_TIME",
    "snapshot_time": "END_TIME"
  },
  "destination" : {
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://PROJECT_ID.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    }
  },
  "featureSelector": {
    "idMatcher": {
      "ids": ["FEATURE_ID", ...]
    }
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues"

PowerShell

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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 "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2021-12-03T22:55:25.974976Z",
      "updateTime": "2021-12-03T22:55:25.974976Z"
    }
  }
}

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BigQueryDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesRequest.SnapshotExport;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureSelector;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureValueDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.IdMatcher;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ExportFeatureValuesSnapshotSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String featurestoreId = "YOUR_FEATURESTORE_ID";
    String entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String destinationTableUri = "YOUR_DESTINATION_TABLE_URI";
    List<String> featureSelectorIds = Arrays.asList("title", "genres", "average_rating");
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;
    exportFeatureValuesSnapshotSample(
        project,
        featurestoreId,
        entityTypeId,
        destinationTableUri,
        featureSelectorIds,
        location,
        endpoint,
        timeout);
  }

  static void exportFeatureValuesSnapshotSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String destinationTableUri,
      List<String> featureSelectorIds,
      String location,
      String endpoint,
      int timeout)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    FeaturestoreServiceSettings featurestoreServiceSettings =
        FeaturestoreServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (FeaturestoreServiceClient featurestoreServiceClient =
        FeaturestoreServiceClient.create(featurestoreServiceSettings)) {

      FeatureSelector featureSelector =
          FeatureSelector.newBuilder()
              .setIdMatcher(IdMatcher.newBuilder().addAllIds(featureSelectorIds).build())
              .build();

      ExportFeatureValuesRequest exportFeatureValuesRequest =
          ExportFeatureValuesRequest.newBuilder()
              .setEntityType(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .setDestination(
                  FeatureValueDestination.newBuilder()
                      .setBigqueryDestination(
                          BigQueryDestination.newBuilder().setOutputUri(destinationTableUri)))
              .setFeatureSelector(featureSelector)
              .setSnapshotExport(SnapshotExport.newBuilder())
              .build();

      OperationFuture<ExportFeatureValuesResponse, ExportFeatureValuesOperationMetadata>
          exportFeatureValuesFuture =
              featurestoreServiceClient.exportFeatureValuesAsync(exportFeatureValuesRequest);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", exportFeatureValuesFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      ExportFeatureValuesResponse exportFeatureValuesResponse =
          exportFeatureValuesFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Snapshot Export Feature Values Response");
      System.out.println(exportFeatureValuesResponse);
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Node.js.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const featurestoreId = 'YOUR_FEATURESTORE_ID';
// const entityTypeId = 'YOUR_ENTITY_TYPE_ID';
// const destinationTableUri = 'YOUR_BQ_DESTINATION_TABLE_URI';
// const timestamp = <STARTING_TIMESTAMP_OF_SNAPSHOT_IN_SECONDS>;
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

// Imports the Google Cloud Featurestore Service Client library
const {FeaturestoreServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: apiEndpoint,
};

// Instantiates a client
const featurestoreServiceClient = new FeaturestoreServiceClient(
  clientOptions
);

async function exportFeatureValuesSnapshot() {
  // Configure the entityType resource
  const entityType = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const destination = {
    bigqueryDestination: {
      // # Output to BigQuery table created earlier
      outputUri: destinationTableUri,
    },
  };

  const featureSelector = {
    idMatcher: {
      ids: ['age', 'gender', 'liked_genres'],
    },
  };

  const snapshotExport = {
    startTime: {
      seconds: Number(timestamp),
    },
  };

  const request = {
    entityType: entityType,
    destination: destination,
    featureSelector: featureSelector,
    snapshotExport: snapshotExport,
  };

  // Export Feature Values Request
  const [operation] = await featurestoreServiceClient.exportFeatureValues(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );
  const [response] = await operation.promise();

  console.log('Export feature values snapshot response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
exportFeatureValuesSnapshot();

Outras linguagens

Confira a instalação e o uso do SDK da Vertex AI para Python em Usar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python.

Exportação completa

Exporte todos os valores de atributos em um determinado período.

IU da Web

Use outro método. Não é possível exportar valores de atributo no console do Google Cloud.

REST

Para exportar valores de recursos, envie uma solicitação POST usando o método entityTypes.exportFeatureValues.

O exemplo a seguir gera uma tabela do BigQuery, mas também é possível gerar uma saída para um bucket do Cloud Storage. Cada destino de saída pode ter alguns pré-requisitos antes de enviar uma solicitação. Por exemplo, se você especificar um nome de tabela para o campo bigqueryDestination, precisará ter um conjunto de dados atual. Esses requisitos estão documentados na referência da API.

Antes de usar os dados da solicitação abaixo, faça as substituições a seguir:

  • LOCATION_ID: região onde o featurestore está localizado. Por exemplo, us-central1.
  • PROJECT_ID: o ID do projeto.
  • FEATURESTORE_ID: ID do featurestore.
  • ENTITY_TYPE_ID: ID do tipo de entidade.
  • START_TIME e END_TIME: (opcional) se você especificar apenas o horário de início, retornará todos os valores entre o horário atual (quando a solicitação é enviada) e o horário de início (inclusive). Se você especificar apenas o horário de término, retornará todos os valores entre o horário de término (inclusive) e o carimbo de data/hora do primeiro valor (para cada recurso). Se você especificar um horário de início e de término, retornará todos os valores dentro do período especificado (inclusive). Se você não especificar nenhum deles, retornará todos os valores entre o horário atual e o carimbo de data/hora do primeiro valor (para cada recurso).
  • DATASET_NAME: nome do conjunto de dados de destino do BigQuery.
  • TABLE_NAME: nome da tabela de destino do BigQuery.
  • FEATURE_ID: ID de um ou mais recursos. Especifique um único * (asterisco) para selecionar todos os recursos.

Método HTTP e URL:

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues

Corpo JSON da solicitação:

{
  "fullExport": {
    "start_time": "START_TIME",
    "end_time": "END_TIME"
  },
  "destination" : {
    "bigqueryDestination": {
      "outputUri": "bq://PROJECT.DATASET_NAME.TABLE_NAME"
    }
  },
  "featureSelector": {
    "idMatcher": {
      "ids": ["FEATURE_ID", ...]
    }
  }
}

Para enviar a solicitação, escolha uma destas opções:

curl

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues"

PowerShell

Salve o corpo da solicitação em um arquivo com o nome request.json e execute o comando a seguir: 

$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 "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID:exportFeatureValues" | Select-Object -Expand Content

Você receberá uma resposta JSON semelhante a esta:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2021-12-03T22:55:25.974976Z",
      "updateTime": "2021-12-03T22:55:25.974976Z"
    }
  }
}

Java

Antes de testar esse exemplo, siga as instruções de configuração para Java no Guia de início rápido da Vertex AI sobre como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Java.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 


import com.google.api.gax.longrunning.OperationFuture;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.BigQueryDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.EntityTypeName;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesOperationMetadata;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesRequest;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesRequest.FullExport;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.ExportFeatureValuesResponse;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureSelector;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeatureValueDestination;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceClient;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.FeaturestoreServiceSettings;
import com.google.cloud.aiplatform.v1.IdMatcher;
import java.io.IOException;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class ExportFeatureValuesSample {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    String project = "YOUR_PROJECT_ID";
    String featurestoreId = "YOUR_FEATURESTORE_ID";
    String entityTypeId = "YOUR_ENTITY_TYPE_ID";
    String destinationTableUri = "YOUR_DESTINATION_TABLE_URI";
    List<String> featureSelectorIds = Arrays.asList("title", "genres", "average_rating");
    String location = "us-central1";
    String endpoint = "us-central1-aiplatform.googleapis.com:443";
    int timeout = 300;
    exportFeatureValuesSample(
        project,
        featurestoreId,
        entityTypeId,
        destinationTableUri,
        featureSelectorIds,
        location,
        endpoint,
        timeout);
  }

  static void exportFeatureValuesSample(
      String project,
      String featurestoreId,
      String entityTypeId,
      String destinationTableUri,
      List<String> featureSelectorIds,
      String location,
      String endpoint,
      int timeout)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException, TimeoutException {
    FeaturestoreServiceSettings featurestoreServiceSettings =
        FeaturestoreServiceSettings.newBuilder().setEndpoint(endpoint).build();

    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the "close" method on the client to safely clean up any remaining background resources.
    try (FeaturestoreServiceClient featurestoreServiceClient =
        FeaturestoreServiceClient.create(featurestoreServiceSettings)) {

      FeatureSelector featureSelector =
          FeatureSelector.newBuilder()
              .setIdMatcher(IdMatcher.newBuilder().addAllIds(featureSelectorIds).build())
              .build();

      ExportFeatureValuesRequest exportFeatureValuesRequest =
          ExportFeatureValuesRequest.newBuilder()
              .setEntityType(
                  EntityTypeName.of(project, location, featurestoreId, entityTypeId).toString())
              .setDestination(
                  FeatureValueDestination.newBuilder()
                      .setBigqueryDestination(
                          BigQueryDestination.newBuilder().setOutputUri(destinationTableUri)))
              .setFeatureSelector(featureSelector)
              .setFullExport(FullExport.newBuilder())
              .build();

      OperationFuture<ExportFeatureValuesResponse, ExportFeatureValuesOperationMetadata>
          exportFeatureValuesFuture =
              featurestoreServiceClient.exportFeatureValuesAsync(exportFeatureValuesRequest);
      System.out.format(
          "Operation name: %s%n", exportFeatureValuesFuture.getInitialFuture().get().getName());
      System.out.println("Waiting for operation to finish...");
      ExportFeatureValuesResponse exportFeatureValuesResponse =
          exportFeatureValuesFuture.get(timeout, TimeUnit.SECONDS);
      System.out.println("Export Feature Values Response");
      System.out.println(exportFeatureValuesResponse);
      featurestoreServiceClient.close();
    }
  }
}

Node.js

Antes de testar essa amostra, siga as instruções de configuração para Node.js Guia de início rápido da Vertex AI: como usar bibliotecas de cliente. Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Vertex AI para Node.js.

Para autenticar na Vertex AI, configure o Application Default Credentials. Para mais informações, consulte Configurar a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.\
 * (Not necessary if passing values as arguments)
 */

// const project = 'YOUR_PROJECT_ID';
// const featurestoreId = 'YOUR_FEATURESTORE_ID';
// const entityTypeId = 'YOUR_ENTITY_TYPE_ID';
// const destinationTableUri = 'YOUR_BQ_DESTINATION_TABLE_URI';
// const location = 'YOUR_PROJECT_LOCATION';
// const apiEndpoint = 'YOUR_API_ENDPOINT';
// const timeout = <TIMEOUT_IN_MILLI_SECONDS>;

// Imports the Google Cloud Featurestore Service Client library
const {FeaturestoreServiceClient} = require('@google-cloud/aiplatform').v1;

// Specifies the location of the api endpoint
const clientOptions = {
  apiEndpoint: apiEndpoint,
};

// Instantiates a client
const featurestoreServiceClient = new FeaturestoreServiceClient(
  clientOptions
);

async function exportFeatureValues() {
  // Configure the entityType resource
  const entityType = `projects/${project}/locations/${location}/featurestores/${featurestoreId}/entityTypes/${entityTypeId}`;

  const destination = {
    bigqueryDestination: {
      // # Output to BigQuery table created earlier
      outputUri: destinationTableUri,
    },
  };

  const featureSelector = {
    idMatcher: {
      ids: ['age', 'gender', 'liked_genres'],
    },
  };

  const request = {
    entityType: entityType,
    destination: destination,
    featureSelector: featureSelector,
    fullExport: {},
  };

  // Export Feature Values Request
  const [operation] = await featurestoreServiceClient.exportFeatureValues(
    request,
    {timeout: Number(timeout)}
  );
  const [response] = await operation.promise();

  console.log('Export feature values response');
  console.log('Raw response:');
  console.log(JSON.stringify(response, null, 2));
}
exportFeatureValues();

Outras linguagens

Confira a instalação e o uso do SDK da Vertex AI para Python em Usar o SDK da Vertex AI para Python. Saiba mais na documentação de referência da API SDK da Vertex AI para Python.

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