Deskripsi
Databricks Feature Store bertindak sebagai registri terpusat untuk fitur yang digunakan dalam model AI dan machine learning. Dengan mendaftarkan tabel fitur dan model dalam Unity Catalog, pengguna mendapatkan tata kelola terintegrasi, pelacakan lineage, join point-in-time, dan kemampuan untuk berbagi serta menemukan fitur di seluruh workspace. Platform ini menyederhanakan alur kerja pelatihan model secara keseluruhan, mulai dari ingest data dan pembuatan tabel fitur hingga pelatihan model dan inferensi batch, semuanya dalam lingkungan terpadu.
Baca Selengkapnya
Kemampuan utama meliputi pipeline data untuk ingest data mentah, pembuatan tabel fitur, pelatihan model, dan melakukan inferensi batch. Platform ini juga menyediakan akses sekali klik ke endpoint penyajian model dan fitur dengan latensi milidetik, bersama dengan pemantauan data dan model. Ketika fitur dari Databricks Feature Store digunakan untuk pelatihan, model secara otomatis melacak lineage. Pada saat inferensi, model mengambil nilai fitur terbaru. Feature Store juga menangani komputasi fitur sesuai permintaan untuk aplikasi real-time, menghilangkan skew pelatihan-penyajian dan menyederhanakan kode sisi klien dengan mengelola semua pencarian dan komputasi fitur.
Untuk workspace yang diaktifkan dengan Unity Catalog, Databricks Feature Store menawarkan seperangkat alat yang kuat untuk mengembangkan, menemukan, berbagi, dan menyajikan fitur. Pengguna dapat membuat dan mengelola tabel fitur, mendefinisikan fitur deklaratif dengan agregasi jendela waktu, dan mematerialisasikannya untuk pelatihan offline atau penyajian online. Eksplorasi fitur difasilitasi melalui Catalog Explorer dan UI Fitur, dengan dukungan untuk tag untuk mengkategorikan dan mengelola tabel fitur. Platform ini memastikan kebenaran point-in-time untuk dataset pelatihan, mencerminkan nilai fitur pada saat observasi label dicatat. Online Feature Store tersedia untuk menyajikan data fitur ke aplikasi online dan model ML real-time, didukung oleh Databricks Lakebase. Penyajian model mencakup pencarian fitur otomatis dari toko online, dan endpoint penyajian fitur dapat diekspos untuk aplikasi eksternal. Komputasi fitur sesuai permintaan pada saat inferensi semakin meningkatkan kemampuan real-time. Tata kelola dan lineage dikelola melalui Unity Catalog, mengontrol akses dan memberikan visibilitas ke lineage tabel fitur, model, dan fungsi.
- KategoriPlatform Machine Learning
- PenerapanCloud
- PlatformWeb
Fitur Inti Databricks Feature Store
Registri fitur terpusat
Integrasi Unity Catalog
Tata kelola bawaan
Pelacakan lineage fitur
Join point-in-time
Berbagi fitur lintas workspace
Penemuan fitur
Alur kerja pelatihan model terpadu
Pipeline data untuk rekayasa fitur
Kemampuan inferensi batch
Endpoint penyajian fitur online
Penyajian model real-time
Komputasi fitur sesuai permintaan
Menghilangkan skew pelatihan-penyajian
Menyederhanakan kode sisi klien
Cara menggunakan Databricks Feature Store?
Kembangkan fitur: Buat dan kelola tabel fitur menggunakan API deklaratif.
Materialisasi fitur: Siapkan fitur deklaratif untuk pelatihan offline atau penyajian online.
Temukan fitur: Jelajahi dan kelola tabel fitur melalui Catalog Explorer dan UI Fitur.
Latih model: Gunakan tabel fitur untuk melatih model machine learning.
Sajikan fitur: Terapkan toko fitur online untuk aplikasi real-time.
Pantau data dan model: Lacak kinerja dan deteksi penyimpangan.
Kasus Penggunaan Databricks Feature Store
- Pelatihan Model ML
- Inferensi Real-time
- Manajemen Fitur
- Pelacakan Lineage Data
- Rekayasa Fitur Kolaboratif
- Skoring Batch
- Retrieval Augmented Generation
