Membuat instance toko online

Untuk menyiapkan penayangan online, Anda harus membuat instance toko online terlebih dahulu untuk penayangan online Bigtable atau Penayangan online yang dioptimalkan.

Perlu diperhatikan bahwa Anda tidak dapat mengubah jenis penayangan online setelah memilih Penayangan online Bigtable atau Penayangan online yang dioptimalkan saat membuat toko online. Namun, Anda dapat mengubah konfigurasi endpoint penayangan untuk instance toko online yang dibuat untuk Pengoptimalan penayangan online.

Setelah membuat toko online, Anda dapat menambahkan tampilan fitur dan mengaitkan tampilan fitur tersebut dengan sumber data fitur di BigQuery.

Mengonfigurasi embedding untuk toko online

Dengan Vertex AI Feature Store, Anda dapat melakukan penelusuran kesamaan vektor menggunakan embedding di tampilan fitur dalam toko online. Agar dapat melakukan penelusuran kesamaan vektor, Anda harus mengonfigurasi instance toko online Anda untuk mendukung pengelolaan embedding menggunakan parameter FeatureOnlineStore.embedding_management, lalu mengonfigurasi pengambilan vektor untuk setidaknya satu tampilan fitur dalam toko online.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara menelusuri perkiraan terdekat menggunakan embedding di Vertex AI Feature Store, lihat Menelusuri menggunakan embedding.

Membuat toko online untuk penayangan online Bigtable

Gunakan contoh berikut guna membuat instance toko online untuk penayangan online Bigtable dengan penskalaan otomatis.

Konsol

Gunakan petunjuk berikut guna membuat toko online untuk penyaluran online Bigtable menggunakan Konsol Google Cloud.

  1. Di bagian Vertex AI pada Konsol Google Cloud, buka halaman Feature Store.

    Buka halaman Feature Store

  2. Klik Toko online untuk membuka bagian Toko online.

  3. Klik Buat untuk membuka halaman Buat Toko Online.

  4. Tentukan nama untuk toko online.

  5. Opsional: Untuk menambahkan label, klik Tambahkan label, lalu tentukan nama dan nilai label. Anda dapat menambahkan beberapa label ke toko online.

  6. Di kolom Pilih solusi penyimpanan untuk toko online Anda, klik Bigtable.

  7. Ubah Minimum node count, Maximum node count, dan CPU utilization target, sesuai kebutuhan.

  8. Klik Create.

REST

Untuk membuat resource FeatureOnlineStore, kirim permintaan POST menggunakan metode featureOnlineStores.create.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • LOCATION_ID: Region tempat Anda ingin membuat toko online, seperti us-central1.
  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Nama instance toko online baru.
  • BOOLEAN: Opsional: Untuk membuat toko online yang mendukung pengelolaan embedding, masukkan true. Nilai defaultnya adalah false.

Metode HTTP dan URL: 

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

Isi JSON permintaan: 

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

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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"
    }
  }
}

Membuat toko online untuk Penayangan online yang dioptimalkan

Saat menggunakan Penayangan online yang dioptimalkan, Anda dapat mengonfigurasi toko online untuk menayangkan fitur dari endpoint publik atau endpoint Private Service Connect khusus. Gunakan endpoint Private Service Connect jika Anda ingin menyajikan fitur dalam jaringan VPC dengan latensi yang lebih rendah daripada endpoint publik.

Membuat toko online untuk Penayangan online yang dioptimalkan dengan endpoint publik

Gunakan contoh berikut untuk membuat toko online bagi Penayangan online yang dioptimalkan dengan endpoint publik.

UI Web

Gunakan petunjuk berikut untuk membuat toko online bagi Penayangan online yang dioptimalkan menggunakan Konsol Google Cloud.

  1. Di bagian Vertex AI pada Konsol Google Cloud, buka halaman Feature Store.

    Buka halaman Feature Store

  2. Klik Toko online untuk membuka bagian Toko online.

  3. Klik Buat untuk membuka halaman Buat Toko Online.

  4. Tentukan nama untuk toko online.

  5. Opsional: Untuk menambahkan label, klik Tambahkan label, lalu tentukan nama dan nilai label. Anda dapat menambahkan beberapa label ke toko online.

  6. Dalam kolom Pilih solusi penyimpanan untuk toko online Anda, klik Dioptimalkan.

  7. Klik Create.

REST

Untuk membuat instance toko online, kirim permintaan POST menggunakan metode featureOnlineStores.create.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • LOCATION_ID: Region tempat Anda ingin membuat instance FeatureOnlineStore, seperti us-central1.
  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Nama instance FeatureOnlineStore baru.

Metode HTTP dan URL: 

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

Isi JSON permintaan: 

{
  "optimized": {}
}

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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

Anda akan melihat respons JSON seperti berikut:

{
  "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"
    }
  }
}

Buat toko online untuk Penayangan online yang dioptimalkan dengan endpoint Private Service Connect

Gunakan contoh berikut untuk membuat toko online bagi Penayangan online yang dioptimalkan dengan Private Service Connect.

REST

Untuk membuat instance toko online, kirim permintaan POST menggunakan metode featureOnlineStores.create.

Sebelum menggunakan salah satu data permintaan, lakukan penggantian berikut:

  • LOCATION_ID: Region tempat Anda ingin membuat instance FeatureOnlineStore, seperti us-central1.
  • PROJECT_ID: Project ID Anda.
  • FEATUREONLINESTORE_NAME: Nama instance FeatureOnlineStore baru.

Metode HTTP dan URL: 

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

Isi JSON permintaan: 

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

Untuk mengirim permintaan Anda, pilih salah satu opsi berikut:

curl

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

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

Simpan isi permintaan dalam file bernama request.json, dan jalankan perintah berikut: 

$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

Anda akan melihat respons JSON yang mirip dengan berikut ini:

{
  "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"
    }
  }
}

Langkah selanjutnya