Feature Store e Inferenza Online

Il Feature Store di Databricks fornisce un repository centralizzato che consente ai data scientist di trovare e condividere caratteristiche e garantisce anche che lo stesso codice utilizzato per calcolare i valori delle caratteristiche sia utilizzato per l'addestramento del modello e l'inferenza.

Databricks Feature Store risolve la complessità della gestione di grandi set di dati su larga scala per l'addestramento e piccoli dati per l'inferenza in tempo reale, accelerando il tuo team di data science con le migliori pratiche.

In questa demo, copriremo tutte le funzionalità del Feature Store e della Tabella Online in un set di tre notebook. Ogni quaderno introdurrà nuove capacità:

• Tabelle di ricerca del Feature Store all'interno del Catalogo Unity
• Sfrutta Databricks AutoML per costruire programmabilmente un modello
• Utilizza ricerche punto nel tempo per prevenire la perdita di dati
• Aggiungi una tabella di streaming per aggiornare le tue caratteristiche in tempo reale
• Implementa un negozio online per l'inferenza in tempo reale
• Aggiungi Spec Feature per calcolare le caratteristiche in tempo reale attraverso la funzione Catalogo Unity
• Distribuisci il tuo modello come un endpoint di servizio senza server

Per installare la demo, ottieni un workspace Databricks gratuito ed esegui i seguenti due comandi in un notebook Python.

%pip installa dbdemos

importa dbdemos
dbdemos.installa('feature-store', catalogo='main', schema='dbdemos_fs_travel')

Dbdemos è una libreria Python che installa demo complete di Databricks nei tuoi spazi di lavoro. Dbdemos caricherà e avvierà quaderni, pipeline di Delta Live Tables, cluster, dashboard di Databricks SQL, modelli di warehouse ... Vedi come utilizzare dbdemos

Dbdemos è distribuito come un progetto GitHub.

Per ulteriori dettagli, si prega di visualizzare il file GitHub README.md e seguire la documentazione.
Dbdemos è fornito così com'è. Consulta la Licenza e Avviso per ulteriori informazioni.
Databricks non offre supporto ufficiale per dbdemos e gli asset associati.
Per qualsiasi problema, si prega di aprire un ticket e il team della demo darà un'occhiata nel miglior modo possibile.