Feature erstellen

Sie können ein Feature erstellen, nachdem Sie eine Featuregruppe erstellt und einer BigQuery-Tabelle oder BigQuery-Ansicht zugeordnet haben. Sie können mehrere Features für eine Featuregruppe erstellen und jedes Feature einer bestimmten Spalte in der BigQuery-Datenquelle zuordnen. Informationen zur Verwendung von BigQuery finden Sie in der BigQuery-Dokumentation.

Beispiel: Wenn die Funktionsgruppe featuregroup1 mit der BigQuery-Tabelle datasource_1 verknüpft ist und Featurewerte in den Spalten fval1 und fval2 enthält, können Sie ein Feature feature_1 unter featuregroup1 erstellen und es mit den Featurewerten in der Spalte fval1 verknüpfen. In ähnlicher Weise können Sie ein weiteres Feature namens feature_2 erstellen und es den Featurewerten in der Spalte fval2 zuordnen.

Die Registrierung Ihrer Datenquelle mithilfe von Featuregruppen und Features bietet folgende Vorteile:

  • Sie können eine Featureansicht für die Onlinebereitstellung definieren, indem Sie bestimmte Featurespalten aus mehreren BigQuery-Datenquellen verwenden.

  • Sie können die Daten als Zeitachse formatieren, indem Sie die Spalte feature_timestamp einfügen. Vertex AI Feature Store stellt nur die neuesten Featurewerte aus den Featuredaten bereit und schließt Verlaufsdaten aus.

In den folgenden Beispielen wird ein Feature innerhalb einer Featuregruppe erstellt und eine Spalte mit Featurewerten aus der für die Featuregruppe registrierten BigQuery-Datenquelle verknüpft.

Console

Gehen Sie nach der folgenden Anleitung vor, um einer vorhandenen Featuregruppe mithilfe der Google Cloud Console Features hinzuzufügen.

  1. Rufen Sie im Abschnitt „Vertex AI“ der Google Cloud Console die Seite Feature Store auf.

    Zur Seite „Feature Store“

  2. Klicken Sie im Abschnitt der Featuregruppen auf in der Zeile der Featuregruppe, der Sie ein Feature hinzufügen möchten, und klicken Sie dann auf Funktionen hinzufügen.

  3. Geben Sie für jedes Feature einen Featurenamen ein und klicken Sie in der Liste auf den entsprechenden BigQuery-Quellspaltennamen. Wenn Sie weitere Features hinzufügen möchten, klicken Sie auf Weiteres Feature hinzufügen.

  4. Klicken Sie auf Erstellen.

REST

Senden Sie zum Erstellen einer Feature-Ressource eine POST-Anfrage mit der Methode features.create.

Ersetzen Sie diese Werte in den folgenden Anfragedaten:

  • LOCATION_ID: Die Region, in der sich die Featuregruppe befindet, z. B. us-central1.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • FEATUREGROUP_NAME: Der Name der Featuregruppe, in der Sie das Feature erstellen möchten.
  • FEATURE_NAME: Der Name des neuen Features, das Sie erstellen möchten.
  • VERSION_COLUMN_NAME: Optional: Die Spalte aus der BigQuery-Tabelle oder -Ansicht, die Sie mit dem Feature verknüpfen möchten. Wenn Sie diesen Parameter nicht angeben, wird standardmäßig FEATURE_NAME festgelegt.

HTTP-Methode und URL:

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME

JSON-Text der Anfrage:

{
  "version_column_name": "VERSION_COLUMN_NAME"
}

Wenn Sie die Anfrage senden möchten, wählen Sie eine der folgenden Optionen aus:

curl

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

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/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME"

PowerShell

Speichern Sie den Anfragetext in einer Datei mit dem Namen request.json und führen Sie den folgenden Befehl aus: 

$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/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features?feature_id=FEATURE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Sie sollten in etwa folgende JSON-Antwort erhalten:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureGroups/FEATUREGROUP_NAME/features/FEATURE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.UpdateFeatureOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z",
      "updateTime": "2023-09-18T02:36:22.870679Z"
    }
  }
}

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