Scopri come creare, elencare ed eliminare i tipi di entità.
Crea un tipo di entità
Crea un tipo di entità in modo da poter creare le funzionalità correlate.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
- Nella barra delle azioni, fai clic su Crea tipo di entità per aprire il riquadro Crea tipo di entità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione che includa l'archivio di caratteristiche in cui vuoi creare un tipo di entità.
- Seleziona un archivio di caratteristiche.
- Specifica un nome per il tipo di entità.
- Se vuoi includere una descrizione per il tipo di entità, inseriscine una.
- Per abilitare il monitoraggio del valore delle caratteristiche (Anteprima), imposta il monitoraggio su Abilitato e poi specifica l'intervallo di snapshot in giorni. Questa configurazione del monitoraggio si applica a tutte le funzionalità in questo tipo di entità. Per maggiori informazioni, consulta Monitoraggio del valore delle funzionalità.
- Fai clic su Crea.
Terraform
L'esempio seguente crea un nuovo archivio di caratteristiche, quindi utilizza la risorsa Terraform google_vertex_ai_featurestore_entitytype
per creare un tipo di entità denominato featurestore_entitytype
all'interno dell'archivio di caratteristiche.
Per informazioni su come applicare o rimuovere una configurazione Terraform, consulta Comandi Terraform di base.
REST
Per creare un tipo di entità, invia una richiesta POST utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.create.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- DESCRIPTION: descrizione del tipo di entità.
Metodo HTTP e URL:
POST http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID
Corpo JSON richiesta:
{ "description": "DESCRIPTION" }
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
arricciare
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
ed esegui questo comando:
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?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID"
PowerShell
Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json
ed esegui questo comando:
$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?entityTypeId=ENTITY_TYPE_ID" | Select-Object -Expand Content
Dovresti vedere un output simile al seguente. Puoi utilizzare OPERATION_ID nella risposta per ottenere lo stato dell'operazione.
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/bikes/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.CreateEntityTypeOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-03-02T00:04:13.039166Z", "updateTime": "2021-03-02T00:04:13.039166Z" } } }
SDK Vertex AI per Python
Per scoprire come installare o aggiornare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'API Python.
Python
La libreria client per Vertex AI è inclusa nell'installazione dell'SDK Vertex AI per Python. Per scoprire come installare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Installare l'SDK Vertex AI per Python. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'API Python.
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Elenco tipi di entità
Elenca tutti i tipi di entità in un archivio di caratteristiche.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Tipo di entità per vedere i tipi di entità nel progetto per la regione selezionata.
REST
Per elencare i tipi di entità, invia una richiesta GET utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.list.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di caratteristiche.
Metodo HTTP e URL:
GET http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
arricciare
Esegui questo comando:
curl -X GET \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method GET `
-Headers $headers `
-Uri "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "entityTypes": [ { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID_1", "description": "ENTITY_TYPE_DESCRIPTION", "createTime": "2021-02-25T01:20:43.082628Z", "updateTime": "2021-02-25T01:20:43.082628Z", "etag": "AMEw9yOBqKIdbBGZcxdKLrlZJAf9eTO2DEzcE81YDKA2LymDMFB8ucRbmKwKo2KnvOg=" }, { "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID_2", "description": "ENTITY_TYPE_DESCRIPTION", "createTime": "2021-02-25T01:34:26.198628Z", "updateTime": "2021-02-25T01:34:26.198628Z", "etag": "AMEw9yNuv-ILYG8VLLm1lgIKc7asGIAVFErjvH2Cyc_wIQm7d6DL4ZGv59cwZmxTumU=" } ] }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Linguaggi aggiuntivi
Per scoprire come installare e utilizzare l'SDK Vertex AI per Python, consulta Utilizzare l'SDK Vertex AI per Python. Per saperne di più, consulta la documentazione di riferimento dell'SDK Vertex AI per l'API Python.
Elimina un tipo di entità
Elimina un tipo di entità. Se utilizzi la console Google Cloud, Vertex AI Feature Store (legacy) elimina il tipo di entità e tutti i relativi contenuti. Se utilizzi l'API, abilita il parametro di query force
per eliminare il tipo di entità e tutti i relativi contenuti.
UI web
- Nella sezione Vertex AI della console Google Cloud, vai alla pagina Funzionalità.
- Seleziona una regione dall'elenco a discesa Regione.
- Nella tabella delle funzionalità, visualizza la colonna Tipo di entità e trova il tipo di entità da eliminare.
- Fai clic sul nome del tipo di entità.
- Nella barra delle azioni, fai clic su Elimina.
- Fai clic su Conferma per eliminare il tipo di entità.
REST
Per eliminare un tipo di entità, invia una richiesta DELETE utilizzando il metodo featurestores.entityTypes.delete.
Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:
- LOCATION_ID: regione in cui si trova l'archivio di caratteristiche, ad esempio
us-central1
. - PROJECT_ID: l'ID del tuo progetto.
- FEATURESTORE_ID: ID dell'archivio di caratteristiche.
- ENTITY_TYPE_ID: ID del tipo di entità.
- BOOLEAN: indica se eliminare il tipo di entità anche se
contiene caratteristiche. Il parametro di query
force
è facoltativo ed èfalse
per impostazione predefinita.
Metodo HTTP e URL:
DELETE http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN
Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:
arricciare
Esegui questo comando:
curl -X DELETE \
-H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
"http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN"
PowerShell
Esegui questo comando:
$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }
Invoke-WebRequest `
-Method DELETE `
-Headers $headers `
-Uri "http://LOCATION_ID-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/entityTypes/ENTITY_TYPE_ID?force=BOOLEAN" | Select-Object -Expand Content
Dovresti ricevere una risposta JSON simile alla seguente:
{ "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION_ID/featurestores/FEATURESTORE_ID/operations/OPERATION_ID", "metadata": { "@type": "type.googleapis.com/google.cloud.aiplatform.v1.DeleteOperationMetadata", "genericMetadata": { "createTime": "2021-02-26T17:32:56.008325Z", "updateTime": "2021-02-26T17:32:56.008325Z" } }, "done": true, "response": { "@type": "type.googleapis.com/google.protobuf.Empty" } }
Java
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Java nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Java di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.
Node.js
Prima di provare questo esempio, segui le istruzioni di configurazione di Node.js nella guida rapida di Vertex AI sull'utilizzo delle librerie client. Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Node.js di Vertex AI.
Per eseguire l'autenticazione in Vertex AI, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale.