翻訳は機械翻訳により提供されています。提供された翻訳内容と英語版の間で齟齬、不一致または矛盾がある場合、英語版が優先します。 # 検索可能なメタデータを特徴量に追加する Amazon SageMaker Feature Store では、すべての特徴量を検索できます。特徴量を見つけやすくするために、特徴量にメタデータを追加できます。次のタイプのメタデータを追加できます。 + 説明 — 検索可能な特徴量の説明。 + パラメータ — 検索可能なキーと値のペア 説明には最大 255 文字を入力できます。パラメータについては、検索でキーと値のペアを指定する必要があります。最大 25 個のパラメータを追加できます。 特徴量のメタデータを更新するには、コンソールまたは [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureMetadata.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureMetadata.html) オペレーションのいずれかを使用できます。 ## 検索可能なメタデータを特徴量に追加する方法 コンソールまたは Amazon SageMaker 特徴量ストア API を使用して、特徴量に検索可能なメタデータを追加できます。コンソールを介して特徴量ストアを使用する手順は、デフォルトのエクスペリエンスとして有効にしたのが、[Amazon SageMaker Studio](studio-updated.md) か [Amazon SageMaker Studio Classic](studio.md) かによって異なります。 ### Studio がデフォルトのエクスペリエンスである場合に、特徴量に検索可能なメタデータを追加するには (コンソール) 1. 「[Amazon SageMaker Studio を起動する](studio-updated-launch.md)」の手順に従って、Studio コンソールを開きます。 1. 左側のナビゲーションペインで **[データ]** を選択して、ドロップダウンリストを展開します。 1. ドロップダウンリストから **[Feature Store]**を選択します。 1. (オプション) 特徴量を表示するには、**[アカウント]** をクリックします。共有特徴量を表示するには、**[クロスアカウント]** をクリックします。 1. 特徴量グループを表示するには、**[特徴量カタログ]** タブで **[アカウント]** をクリックします。 1. **[特徴量カタログ]** タブで **[クロスアカウント]** を選択すると、他のユーザーにより検索可能になった特徴量グループが表示されます。**[作成者]** では、特徴量グループのリソース所有者のアカウント ID を確認できます。 1. **[検索]** ドロップダウンリストで特徴量を検索できます。 + (オプション) 検索を絞り込むには、**[検索]** ドロップダウンリストの横にあるフィルターアイコンをクリックします。フィルターを使用して、検索結果のパラメータまたは日付範囲を指定できます。パラメータを検索する場合は、パラメータのキーと値の両方を指定します。特徴量の検出可能性を向上するには、時間範囲を指定したり、検索対象外の列を選択解除したりできます。 + 共有リソースについては、リソース所有者アカウントが適切なアクセス許可を付与した場合にのみ、特徴量グループのメタデータまたは特徴量定義を編集できます。検出可能性アクセス許可のみの場合は、メタデータや特徴量定義を編集できません。アクセス許可の付与の詳細については、「[クロスアカウントアクセスを有効にする](feature-store-cross-account-access.md)」を参照してください。 1. 特徴量を選択します。 1. [**Edit metadata (メタデータの編集)**] を選択します。 1. **[説明]** フィールドで、説明を更新します。 1. **[パラメータ]** の **[パラメータ]**フィールドで、パラメータのキーと値のペアを指定します。 1. (オプション) **[新しいパラメータを追加]** を選択して別のパラメータを追加します。 1. **[Save changes]** (変更の保存) をクリックします。 1. **[確認]** を選択します。 ### SDK for Python (Boto3) を使用して特徴量に検索可能なメタデータを追加するには このセクションのコードでは、 AWS SDK for Python (Boto3) の [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureMetadata.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureMetadata.html) オペレーションを使用して、さまざまなシナリオでの特徴量に検索可能なメタデータを追加します。クエリを送信する他の言語については、Amazon SageMaker API リファレンスの 「[See Also](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_UpdateFeatureMetadata.html#API_Search_SeeAlso)」を参照してください。** 追加の特徴量ストアの例とリソースについては、「[Amazon SageMaker Feature Store リソース](feature-store-resources.md)」を参照してください。 ------ #### [ Add a list of parameters to a feature ] 特徴量にパラメータのリストを追加するには、次のフィールドの値を指定します。 + `FeatureGroupName` + `Feature` + `Parameters` 次のコード例では、 を使用して AWS SDK for Python (Boto3) 2 つのパラメータを追加します。 ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName={{"feature_group_name"}}, FeatureName={{"feature-name"}}, ParameterAdditions=[ {"Key": {{"example-key-0"}}, "Value": {{"example-value-0"}}}, {"Key": {{"example-key-1"}}, "Value": {{"example-value-1"}}}, ] ) ``` ------ #### [ Add a description to a feature ] 特徴量に説明を追加するには、次のフィールドの値を指定します。 + `FeatureGroupName` + `Feature` + `Description` ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName={{"feature-group-name"}}, FeatureName={{"feature-name"}}, Description={{"description"}} ) ``` ------ #### [ Remove parameters for a feature ] 特徴量のパラメータをすべて削除するには、次の操作を行います。 以下のフィールドに値を入力します。 + `FeatureGroupName` + `Feature` `ParameterRemovals` で削除するパラメータのキーを指定します。 ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName={{"feature_group_name"}}, FeatureName={{"feature-name"}}, ParameterRemovals=[ {"Key": {{"example-key-0"}}}, {"Key": {{"example-key-1"}}}, ] ) ``` ------ #### [ Remove the description for a feature ] 特徴量の説明を削除するには、次の操作を行います。 以下のフィールドに値を入力します。 + `FeatureGroupName` + `Feature` `Description` には空の文字列を指定します。 ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName={{"feature-group-name"}}, FeatureName={{"feature-name"}}, Description="" ) ``` ------ #### コードの例 特徴量のメタデータを更新したら、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html) 操作を使用して、実行した更新を確認できます。 次のコードは、 AWS SDK for Python (Boto3)を使用したワークフローの例を示しています。このコード例では、以下を行います。 1. SageMaker AI 環境を設定します。 1. 特徴量グループを作成します。 1. グループに特徴量を追加します。 1. 特徴量にメタデータを追加します。 追加の特徴量ストアの例とリソースについては、「[Amazon SageMaker Feature Store リソース](feature-store-resources.md)」を参照してください。 ##### ステップ 1: セットアップ Feature Store の使用を開始するには、SageMaker AI セッション、boto3 セッション、Feature Store セッションを作成します。次に、特徴用の S3 バケットをセットアップします。これがオフラインストアとなります。次のコードでは SageMaker AI のデフォルトバケットを使い、カスタムプレフィックスを追加します。 **注記** 使うロールには、マネージドポリシーの `AmazonS3FullAccess` と `AmazonSageMakerFeatureStoreAccess` がアタッチされている必要があります。 ``` # SageMaker Python SDK version 2.x is required %pip install 'sagemaker>=2.0.0' import sagemaker import sys ``` ``` import boto3 import pandas as pd import numpy as np import io from sagemaker.session import Session from sagemaker import get_execution_role from botocore.exceptions import ClientError prefix = 'sagemaker-featurestore-introduction' role = get_execution_role() sagemaker_session = sagemaker.Session() region = sagemaker_session.boto_region_name s3_bucket_name = sagemaker_session.default_bucket() sagemaker_client = boto_session.client(service_name='sagemaker', region_name=region) ``` ##### ステップ 2: 特徴量グループを作成して特徴量を追加する 次のコードは、特徴量定義を含む特徴量グループを作成する例です。 ``` feature_group_name = "test-for-feature-metadata" feature_definitions = [ {"FeatureName": "feature-1", "FeatureType": "String"}, {"FeatureName": "feature-2", "FeatureType": "String"}, {"FeatureName": "feature-3", "FeatureType": "String"}, {"FeatureName": "feature-4", "FeatureType": "String"}, {"FeatureName": "feature-5", "FeatureType": "String"} ] try: sagemaker_client.create_feature_group( FeatureGroupName=feature_group_name, RecordIdentifierFeatureName="feature-1", EventTimeFeatureName="feature-2", FeatureDefinitions=feature_definitions, OnlineStoreConfig={"EnableOnlineStore": True} ) except ClientError as e: if e.response["Error"]["Code"] == "ResourceInUse": pass else: raise e ``` ##### ステップ 3: メタデータを追加する メタデータを追加する前に、[https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureGroup.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureGroup.html) 操作を使用して、特徴量グループのステータスが `Created` であることを確認します。 ``` sagemaker_client.describe_feature_group( FeatureGroupName=feature_group_name ) ``` 特徴量に説明を追加します。 ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName=feature_group_name, FeatureName="feature-1", Description="new description" ) ``` [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html) オペレーションを使用すると、特徴量グループの説明の更新が正常に完了したかを確認できます。 ``` sagemaker_client.describe_feature_metadata( FeatureGroupName=feature_group_name, FeatureName="feature-1" ) ``` また、これを使用して特徴量グループにパラメータを追加することもできます。 ``` sagemaker_client.update_feature_metadata( FeatureGroupName=feature_group_name, FeatureName="feature-1", ParameterAdditions=[ {"Key": "team", "Value": "featurestore"}, {"Key": "org", "Value": "sagemaker"}, ] ) ``` 再度 [https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html](https://docs.aws.amazon.com/sagemaker/latest/APIReference/API_DescribeFeatureMetadata.html) 操作を使用して、特徴量が正常に追加されたかどうかを確認できます。 ``` sagemaker_client.describe_feature_metadata( FeatureGroupName=feature_group_name, FeatureName="feature-1" ) ```