Almacenes en línea de terceros
En este artículo, se describe cómo trabajar con almacenes en línea de terceros para la entrega en tiempo real de valores de características. También puede usar tablas en línea de Databricks para proporcionar características en tiempo real con mucho menos configuración necesaria. Consulte Tablas en línea de Databricks.
Con la entrega en tiempo real, puede publicar tablas de características en una base de datos de baja latencia e implementar el modelo o especificación de características en un punto de conexión REST.
El Almacén de características de Databricks también admite la búsqueda automática de características. En este caso, los valores de entrada proporcionados por el cliente incluyen valores que solo están disponibles en el momento de la inferencia. El modelo incorpora lógica para capturar automáticamente los valores de características que necesita de los valores de entrada proporcionados.
En el diagrama se muestra la relación entre los componentes de MLflow y del Almacén de características para el servicio en tiempo real.
El Almacén de características de Databricks admite estos almacenes en línea:
| Proveedor de almacén en línea | Publicación con ingeniería de características en el catálogo de Unity | Publicación con Workspace Feature Store | Búsqueda de características en el servicio de modelos MLflow heredado | Búsqueda de características en el servicio de modelos |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (cliente de Feature Store v0.5.0 y versiones posteriores) | X | X |
| Azure MySQL (Servidor único) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Para obtener información importante sobre los requisitos de Cosmos DB, consulte notas de compatibilidad de Cosmos DB.
Empezar a usar almacenes en línea
Consulte los artículos siguientes para empezar a trabajar con almacenes en línea: