Créer une instance de boutique en ligne

Pour configurer la livraison en ligne, vous devez d'abord créer une instance de magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable ou la livraison en ligne optimisée.

Notez que vous ne pouvez plus modifier le type de livraison en ligne après avoir choisi la livraison en ligne Bigtable ou la livraison en ligne optimisée lors de la création de votre magasin en ligne. Toutefois, vous pouvez modifier la configuration du point de terminaison de diffusion pour une instance de magasin en ligne créée pour la diffusion en ligne optimisée.

Après avoir créé le magasin en ligne, vous pouvez ajouter des vues de caractéristiques et les associer à des sources de données de caractéristiques dans BigQuery.

Configurer la gestion des représentations vectorielles continues pour un magasin en ligne

Vertex AI Feature Store vous permet d'effectuer des recherches de similarités vectorielles à l'aide de représentations vectorielles continues dans une vue de caractéristiques d'un magasin en ligne. Pour effectuer une recherche de similarité vectorielle, vous devez configurer votre instance de magasin en ligne afin qu'elle accepte la gestion des représentations vectorielles continues à l'aide du paramètre FeatureOnlineStore.embedding_management, puis configurez la récupération vectorielle pour au moins une vue de caractéristiques dans le magasin en ligne.

Pour en savoir plus sur la recherche de voisins approximatifs les plus proches à l'aide de représentations vectorielles continues dans Vertex AI Feature Store, consultez la page Rechercher à l'aide de représentations vectorielles continues.

Créer un stockage en ligne pour la diffusion en ligne Bigtable.

Utilisez les exemples suivants pour créer une instance de magasin en ligne pour la livraison en ligne Bigtable avec autoscaling.

Console

Suivez les instructions ci-dessous pour créer une boutique en ligne pour la livraison en ligne Bigtable à l'aide de la console Google Cloud.

  1. Dans la section "Vertex AI" de la console Google Cloud, accédez à la page Feature Store.

    Accéder à la page Feature Store

  2. Cliquez sur Boutique en ligne pour accéder à la section Boutique en ligne.

  3. Cliquez sur Créer pour ouvrir la page Créer un magasin en ligne.

  4. Indiquez le nom de la boutique en ligne.

  5. Facultatif : Pour ajouter des étiquettes, cliquez sur Ajouter une étiquette, puis spécifiez son nom et sa valeur. Vous pouvez ajouter plusieurs étiquettes à une boutique en ligne.

  6. Dans le champ Choisir une solution de stockage pour votre magasin en ligne, cliquez sur Bigtable.

  7. Modifiez le nombre minimal de nœuds, le nombre maximal de nœuds et l'objectif d'utilisation du CPU, si nécessaire.

  8. Cliquez sur Créer.

REST

Pour créer une ressource FeatureOnlineStore, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION_ID: région dans laquelle vous souhaitez créer la boutique en ligne, telle que us-central1.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: nom de la nouvelle instance de boutique en ligne.
  • BOOLEAN Facultatif : pour créer un magasin en ligne compatible avec la gestion des représentations vectorielles continues, saisissez true. La valeur par défaut est false.

Méthode HTTP et URL : 

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête : 

{
  "bigtable": {
    "auto_scaling": {
      "min_node_count": 1,
      "max_node_count": 3,
      "cpu_utilization_target": 50
    }
  }
  "embedding_management": {
    "enabled": BOOLEAN
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Créer un magasin en ligne pour la livraison en ligne optimisée

Lorsque vous utilisez la livraison en ligne optimisée, vous pouvez configurer le magasin en ligne pour diffuser des caractéristiques à partir d'un point de terminaison public ou d'un point de terminaison Private Service Connect dédié. Utilisez un point de terminaison Private Service Connect si vous souhaitez diffuser des caractéristiques au sein d'un réseau VPC, avec des latences inférieures à celles associées à un point de terminaison public.

Créer un magasin en ligne pour la diffusion en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison public

Utilisez les exemples suivants pour créer une boutique en ligne pour la livraison en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison public.

UI Web

Suivez les instructions ci-dessous pour créer une boutique en ligne pour la livraison en ligne optimisée à l'aide de la console Google Cloud.

  1. Dans la section "Vertex AI" de la console Google Cloud, accédez à la page Feature Store.

    Accéder à la page Feature Store

  2. Cliquez sur Boutique en ligne pour accéder à la section Boutique en ligne.

  3. Cliquez sur Créer pour ouvrir la page Créer un magasin en ligne.

  4. Indiquez le nom de la boutique en ligne.

  5. Facultatif : Pour ajouter des étiquettes, cliquez sur Ajouter une étiquette, puis spécifiez son nom et sa valeur. Vous pouvez ajouter plusieurs étiquettes à une boutique en ligne.

  6. Dans le champ Choisir une solution de stockage pour votre magasin en ligne, cliquez sur Optimisé.

  7. Cliquez sur Créer.

REST

Pour créer une instance de magasin en ligne, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.

Méthode HTTP et URL : 

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête : 

{
  "optimized": {}
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Créer un magasin en ligne pour la diffusion en ligne optimisée à partir d'un point de terminaison Private Service Connect

Utilisez l'exemple suivant pour créer un magasin en ligne pour la diffusion en ligne optimisée avec Private Service Connect.

REST

Pour créer une instance de magasin en ligne, envoyez une requête POST à l'aide de la méthode featureOnlineStores.create.

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

  • LOCATION_ID : région dans laquelle vous souhaitez créer l'instance FeatureOnlineStore, par exemple us-central1.
  • PROJECT_ID : ID de votre projet
  • FEATUREONLINESTORE_NAME : nom de la nouvelle instance FeatureOnlineStore.

Méthode HTTP et URL : 

POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME

Corps JSON de la requête : 

{
  "optimized": {},
  "dedicated_serving_endpoint": {
    "private_service_connect_config": {
      "enable_private_service_connect": true,
      "project_allowlist": ["PROJECT_NAME"]
    }
  }
}

Pour envoyer votre requête, choisissez l'une des options suivantes :

curl

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME"

PowerShell

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json, puis exécutez la commande suivante :

$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/featureOnlineStores?feature_online_store_id=FEATUREONLINESTORE_NAME" | Select-Object -Expand Content

Vous devriez recevoir une réponse JSON de ce type :

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featureOnlineStores/FEATUREONLINESTORE_NAME/operations/OPERATION_ID",
  "metadata": {
    "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateFeatureOnlineStoreOperationMetadata",
    "genericMetadata": {
      "createTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z",
      "updateTime": "2023-09-18T17:49:23.847496Z"
    }
  }
}

Étapes suivantes