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サード パーティのオンライン ストア

この記事では、機能値をリアルタイムで提供するためにサードパーティのオンライン ストアを操作する方法について説明します。 また、Databricks オンライン テーブルを使用して、必要なセットアップを大幅に減らしたリアルタイム機能を提供することもできます。 Databricks オンライン テーブルを参照してください。

リアルタイム サービスでは、機能テーブルを待機時間の短いデータベースに発行し、モデルまたは機能仕様を REST エンドポイントにデプロイします。

Databricks Feature Store では、特徴の自動検索もサポートされています。 この場合、クライアントによって提供される入力値には、推論時にのみ使用できる値が含まれます。 モデルには、指定された入力値から必要な特徴値を自動的にフェッチするロジックが組み込まれています。

図は、リアルタイム提供の際の MLflow コンポーネントと Feature Store コンポーネントの関係を示しています。

オンライン検索を使用した Feature Store ワークフロー

Databricks Feature Store は、これらのオンライン ストアをサポートしています。

オンライン ストア プロバイダー Unity Catalog の特徴エンジニアリングを使用して公開 レガシ ワークスペース Feature Store を使用して公開する レガシ MLflow モデル提供での特徴量検索 モデル提供での特徴量検索
Azure Cosmos DB [1] x X (Feature Store クライアント v0.5.0 以降) x x
Azure MySQL (単一サーバー) x x
Azure SQL Server x

[1] Cosmos DB の要件に関する重要情報は、「Cosmos DB の互換性に関する注意事項」を参照してください。

オンライン ストアの使用を始める

オンライン ストアの使用を開始するには、次の記事を参照してください。