Magasins tiers en ligne
Cet article explique comment utiliser des magasins tiers en ligne pour la mise en service en temps réel de valeurs des caractéristiques. Vous pouvez également utiliser des tables Databricks en ligne pour une mise en service de fonctionnalités en temps réel avec beaucoup moins de configurations requises. Consultez les tables Databricks Online.
Avec la mise en service en temps réel, vous publiez des tables de caractéristiques dans une base de données à faible latence et déployez le modèle ou la spécification de la fonctionnalité sur un point de terminaison REST.
Databricks Feature Store prend désormais aussi en charge la recherche automatique des caractéristiques. Dans ce cas, les valeurs d’entrée fournies par le client incluent des valeurs qui ne sont disponibles qu’au moment de l’inférence. Le modèle intègre une logique pour extraire automatiquement les valeurs de caractéristique dont il a besoin à partir des valeurs d’entrée fournies.
Le diagramme illustre la relation entre MLflow et les composants du magasin de caractéristiques pour le service en temps réel.
Databricks Feature Store prend en charge ces magasins en ligne :
| Fournisseur de magasin en ligne | Publier avec l’ingénierie de caractéristiques dans Unity Catalog | Publier avec le magasin de fonctionnalités de l'espace de travail | Recherche de fonctionnalités dans le service de modèle MLflow hérité | Recherche de fonctionnalités dans le service de modèle |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (Client du magasin de fonctionnalités v0.5.0 et versions ultérieures) | X | X |
| Azure MySQL (serveur unique) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Pour obtenir des informations importantes sur la configuration requise pour Cosmos DB, consultez Notes de compatibilité Cosmos DB.
Commencer à utiliser les magasins en ligne
Consultez les articles suivants pour bien démarrer avec les magasins en ligne :