Description
Databricks Feature Store agit comme un registre centralisé pour les caractéristiques utilisées dans les modèles d'IA et d'apprentissage automatique. En enregistrant les tables de caractéristiques et les modèles au sein de Unity Catalog, les utilisateurs bénéficient d'une gouvernance intégrée, d'un suivi de lignée, de jointures point-dans-le-temps et de la possibilité de partager et de découvrir des caractéristiques entre les espaces de travail. Cette plateforme rationalise l'ensemble du flux de travail d'entraînement de modèles, de l'ingestion de données et de la création de tables de caractéristiques à l'entraînement de modèles et à l'inférence par lots, le tout dans un environnement unifié.
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Les capacités clés comprennent des pipelines de données pour l'ingestion de données brutes, la création de tables de caractéristiques, l'entraînement de modèles et la réalisation d'inférences par lots. Il fournit également un accès en un clic aux points d'accès de diffusion de modèles et de caractéristiques avec une latence de millisecondes, ainsi qu'à la surveillance des données et des modèles. Lorsque les caractéristiques de Databricks Feature Store sont utilisées pour l'entraînement, le modèle suit automatiquement la lignée. Au moment de l'inférence, le modèle récupère les dernières valeurs de caractéristiques. Le Feature Store gère également le calcul de caractéristiques à la demande pour les applications en temps réel, éliminant ainsi le décalage entraînement-diffusion et simplifiant le code côté client en gérant toutes les recherches et tous les calculs de caractéristiques.
Pour les espaces de travail activés avec Unity Catalog, Databricks Feature Store offre un ensemble robuste d'outils pour développer, découvrir, partager et diffuser des caractéristiques. Les utilisateurs peuvent créer et gérer des tables de caractéristiques, définir des caractéristiques déclaratives avec des agrégations temporelles et les matérialiser pour l'entraînement hors ligne ou la diffusion en ligne. L'exploration des caractéristiques est facilitée par Catalog Explorer et l'interface utilisateur des caractéristiques, avec la prise en charge des balises pour catégoriser et gérer les tables de caractéristiques. La plateforme garantit la correction point-dans-le-temps pour les ensembles de données d'entraînement, reflétant les valeurs des caractéristiques au moment de l'observation des étiquettes. Les Feature Stores en ligne sont disponibles pour diffuser des données de caractéristiques vers des applications en ligne et des modèles ML en temps réel, alimentés par Databricks Lakebase. La diffusion de modèles inclut la recherche automatique de caractéristiques à partir des magasins en ligne, et les points d'accès de diffusion de caractéristiques peuvent être exposés pour les applications externes. Le calcul de caractéristiques à la demande au moment de l'inférence améliore encore les capacités en temps réel. La gouvernance et la lignée sont gérées via Unity Catalog, contrôlant l'accès et offrant une visibilité sur la lignée des tables de caractéristiques, des modèles et des fonctions.
- CatégoriePlateformes de machine learning
- DéploiementCloud
- PlateformesWeb
Fonctionnalités principales de Databricks Feature Store
Registre centralisé des caractéristiques
Intégration Unity Catalog
Gouvernance intégrée
Suivi de la lignée des caractéristiques
Jointures point-dans-le-temps
Partage de caractéristiques entre espaces de travail
Découverte de caractéristiques
Flux de travail unifié d'entraînement de modèles
Pipelines de données pour l'ingénierie des caractéristiques
Capacités d'inférence par lots
Points d'accès de diffusion de caractéristiques en ligne
Diffusion de modèles en temps réel
Calcul de caractéristiques à la demande
Élimine le décalage entraînement-diffusion
Simplifie le code côté client
Comment utiliser Databricks Feature Store ?
Développer des caractéristiques : Créez et gérez des tables de caractéristiques à l'aide d'API déclaratives.
Matérialiser des caractéristiques : Préparez des caractéristiques déclaratives pour l'entraînement hors ligne ou la diffusion en ligne.
Découvrir des caractéristiques : Explorez et gérez les tables de caractéristiques via Catalog Explorer et l'interface utilisateur des caractéristiques.
Entraîner des modèles : Utilisez des tables de caractéristiques pour entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
Diffuser des caractéristiques : Déployez des magasins de caractéristiques en ligne pour les applications en temps réel.
Surveiller les données et les modèles : Suivez les performances et détectez les dérives.
Cas d'utilisation de Databricks Feature Store
- Entraînement de modèles ML
- Inférence en temps réel
- Gestion des caractéristiques
- Suivi de la lignée des données
- Ingénierie collaborative des caractéristiques
- Scoring par lots
- Génération Augmentée par Récupération
