為數據團隊提供創建新功能、探索和重用現有功能、將功能發布到低延遲在線商店、構建訓練數據集和檢索用於批量推理的功能值的能力。
![背景圖像](http://www.eheci.com/www/wp-content/uploads/2021/12/feature-store-bg-img1.png)
為數據團隊提供創建新功能、探索和重用現有功能、將功能發布到低延遲在線商店、構建訓練數據集和檢索用於批量推理的功能值的能力。
作為可重用資產的特性
Feature Registry提供了所有特性、相關定義、源數據和消費者的可搜索記錄,消除了跨團隊的大量返工。數據科學家、分析師和機器學習工程師可以根據消費的原始數據搜索特征,直接使用特征或派生現有特征。
培訓和服務的一致特點
Feature Provider通過兩種方式提供特性。批處理模式為訓練ML模型或批處理推理提供了高吞吐量的特性。在線模式以較低的延遲為ML模型提供功能,或在BI應用程序中使用相同的功能。在模型訓練中使用的特征會被模型自動跟蹤,在模型推斷期間,模型本身直接從特征存儲中檢索它們。
具有內置治理的安全特性
特性存儲集成提供了用於計算特性的數據的完整譜係。特性具有關聯的acl,以確保正確的安全級別。集成MLflow確保特征與ML模型一起存儲,消除訓練和服務時間之間的漂移。
![背景圖像](http://www.eheci.com/www/wp-content/uploads/2021/12/graphic-background-hexigon-scaled.jpg)