Descripción
Databricks Feature Store actúa como un registro centralizado para las características utilizadas en modelos de inteligencia artificial y aprendizaje automático. Al registrar tablas de características y modelos dentro de Unity Catalog, los usuarios obtienen gobernanza integrada, seguimiento de linaje, uniones de punto en el tiempo y la capacidad de compartir y descubrir características entre espacios de trabajo. Esta plataforma agiliza todo el flujo de trabajo de entrenamiento de modelos, desde la ingesta de datos y la creación de tablas de características hasta el entrenamiento de modelos y la inferencia por lotes, todo dentro de un entorno unificado.
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Las capacidades clave incluyen canalizaciones de datos para ingerir datos sin procesar, crear tablas de características, entrenar modelos y realizar inferencias por lotes. También proporciona acceso con un solo clic a puntos finales de servicio de modelos y características con latencia de milisegundos, junto con monitoreo de datos y modelos. Cuando las características de Databricks Feature Store se utilizan para el entrenamiento, el modelo rastrea automáticamente el linaje. En el momento de la inferencia, el modelo recupera los valores de características más recientes. Feature Store también maneja la computación de características bajo demanda para aplicaciones en tiempo real, eliminando el sesgo entre entrenamiento y servicio y simplificando el código del lado del cliente al administrar todas las búsquedas y computaciones de características.
Para los espacios de trabajo habilitados con Unity Catalog, Databricks Feature Store ofrece un conjunto robusto de herramientas para desarrollar, descubrir, compartir y servir características. Los usuarios pueden crear y administrar tablas de características, definir características declarativas con agregaciones de ventanas de tiempo y materializarlas para entrenamiento fuera de línea o servicio en línea. La exploración de características se facilita a través de Catalog Explorer y la interfaz de usuario de Features, con soporte para etiquetas para categorizar y administrar tablas de características. La plataforma garantiza la corrección de punto en el tiempo para los conjuntos de datos de entrenamiento, reflejando los valores de características en el momento de la observación de la etiqueta. Las tiendas de características en línea están disponibles para servir datos de características a aplicaciones en línea y modelos de ML en tiempo real, impulsadas por Databricks Lakebase. El servicio de modelos incluye la búsqueda automática de características de las tiendas en línea, y los puntos finales de servicio de características se pueden exponer para aplicaciones externas. La computación de características bajo demanda en el momento de la inferencia mejora aún más las capacidades en tiempo real. La gobernanza y el linaje se administran a través de Unity Catalog, controlando el acceso y proporcionando visibilidad del linaje de tablas de características, modelos y funciones.
- CategoríaPlataformas de aprendizaje automático
- ImplementaciónNube
- PlataformasWeb
Características principales de Databricks Feature Store
Registro centralizado de características
Integración con Unity Catalog
Gobernanza integrada
Seguimiento de linaje de características
Uniones de punto en el tiempo
Compartir características entre espacios de trabajo
Descubrimiento de características
Flujo de trabajo unificado de entrenamiento de modelos
Canalizaciones de datos para ingeniería de características
Capacidades de inferencia por lotes
Puntos finales de servicio de características en línea
Servicio de modelos en tiempo real
Computación de características bajo demanda
Elimina el sesgo entre entrenamiento y servicio
Simplifica el código del lado del cliente
¿Cómo usar Databricks Feature Store?
Desarrollar características: Cree y administre tablas de características utilizando APIs declarativas.
Materializar características: Prepare características declarativas para entrenamiento fuera de línea o servicio en línea.
Descubrir características: Explore y administre tablas de características a través de Catalog Explorer y la interfaz de usuario de Features.
Entrenar modelos: Utilice tablas de características para entrenar modelos de aprendizaje automático.
Servir características: Implemente tiendas de características en línea para aplicaciones en tiempo real.
Monitorear datos y modelos: Rastree el rendimiento y detecte desviaciones.
Casos de uso de Databricks Feature Store
- Entrenamiento de Modelos de ML
- Inferencia en Tiempo Real
- Gestión de Características
- Seguimiento de Linaje de Datos
- Ingeniería Colaborativa de Características
- Puntuación por Lotes
- Generación Aumentada por Recuperación
