Feature Store
A primeira Feature Store co-projetada com uma plataforma de dados e estrutura MLOps
Forneça às equipes de dados a capacidade de criar novos recursos, explorar e reutilizar os que já existem, publicar recursos em lojas online de baixa latência, construir conjuntos de dados de treinamento e recuperar valores de recursos para inferência em batch.
Recursos como ativos reutilizáveis
O Feature Registry fornece um registro pesquisável de todos os recursos, sua definição associada, dados de origem e seus consumidores, eliminando um considerável retrabalho entre as equipes. Data scientists, analistas e engenheiros de ML podem pesquisar recursos com base nos dados brutos consumidos e usar os recursos diretamente ou bifurcar os recursos existentes.
Recursos consistentes para treinamento e disponibilização
O Feature Provider disponibiliza os recursos em dois modos. O modo em batch fornece recursos de alto throughput para treinamento de modelos de ML ou inferência em batch. O modo online fornece recursos em baixa latência para disponibilizar modelos de ML ou para o consumo dos mesmos recursos em aplicações de BI. Os recursos usados no treinamento do modelo são automaticamente rastreados com o modelo e, durante a inferência do modelo, o próprio modelo os recupera diretamente da Feature Store.
Recursos seguros com governança integrada
As integrações da Feature Store fornecem a linhagem completa dos dados usados para calcular os recursos. Os recursos têm ACLs associados para garantir o nível certo de segurança. A integração com o MLflow garante que os recursos sejam armazenados com os modelos de ML, eliminando o drift entre o treinamento e o tempo de disponibilização.
Recursos
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