Feature Store
Il primo negozio di funzionalità progettato congiuntamente con una piattaforma dati e un framework MLOps
Fornisci ai team di gestione dei dati la capacità di creare nuove funzionalità, esplorare e riutilizzare quelle esistenti, pubblicare funzionalità su negozi online a bassa latenza, costruire set di dati di addestramento e richiamare valori delle funzionalità per inferenze in batch.
Funzionalità come risorse riutilizzabili
Feature Registry è un archivio ricercabile di tutte le funzionalità e delle relative definizioni, dei dati sorgenti e dei relativi consumatori, che consente di eliminare gran parte delle rilavorazioni eseguite dai vari team. Data scientist, analisti e ingegneri ML possono ricercare le funzionalità in base ai dati grezzi consumati e utilizzarle direttamente oppure creare copie (fork) di feature esistenti.
Funzionalità coerenti per addestramento e serving
Feature Provider mette a disposizione le funzionalità in due modi. La modalità batch fornisce funzionalità ad alta capacità per l'addestramento di modelli ML o inferenze in batch. La modalità online fornisce funzionalità a bassa latenza per servire modelli ML o per il consumo delle stesse funzionalità in applicazioni BI. Le funzionalità utilizzate nell'addestramento di modelli vengono tracciate automaticamente con il modello e, durante l'inferenza del modello, lo stesso le richiama direttamente dal negozio di funzionalità.
Funzionalità sicure con governance integrata
Le integrazioni del negozio di funzionalità forniscono la provenienza completa dei dati utilizzati per elaborare le funzionalità. Le funzionalità hanno ACL (controlli di accesso) associati per garantire il giusto livello di sicurezza. L'integrazione con MLflow garantisce che le funzionalità vengono conservate insieme ai modelli ML, eliminando le discrepanze fra i tempi di addestramento e di serving.
Risorse
Evento virtuale
