Çevrimiçi iş akışlarında özellikleri kullanma

Databricks Özellik Deposu'nı kullandığınızda, model geliştirme sürecinizin her adımı Databricks Veri Zekası Platformu ile tümleştirilir. Bu, Databricks altyapıyı sizin için işlerken özellik değerlerini hesaplamak ve sunmak için otomatik veri işlem hatları oluşturabileceğiniz anlamına gelir. Databricks platformu, özellik değerlerinin isteğe bağlı hesaplaması dahil olmak üzere hem özellikler hem de modeller için gerçek zamanlı hizmet sunar.

Otomatik özellik arama

Databricks Özellik Deposu'nı kullanarak bir modeli eğitip Databricks Model Sunma özelliğiyle birlikte kullandığınızda, model otomatik olarak Databricks Online Özellik Mağazası'ndan veya üçüncü taraf bir çevrimiçi mağazadan özellik değerlerini arar. Bu, kurulum gerektirmeden otomatik olarak gerçekleşir.

Modele bir puanlama isteği geldiğinde, Model Sunma modelin gerektirdiği yayımlanan özellik değerlerini otomatik olarak alır. Bu şekilde, en son özellik değerleri her zaman tahminler için kullanılır. Ayrıntılar ve örnek not defterleri için bkz. Otomatik özellik arama ile Model Sunma.

Aşağıdaki diyagramda gerçek zamanlı sunum için platform bileşenleri arasındaki ilişki gösterilmektedir.

İsteğe bağlı özellikler

Gerçek zamanlı uygulamalar için makine öğrenmesi modelleri genellikle en son özellik değerlerini gerektirir. Diyagramda gösterilen örnekte, bir restoran öneri modelinin bir özelliği, kullanıcının bir restorana olan geçerli uzaklığıdır. Bu özelliğin puanlama isteği sırasında "isteğe bağlı" olarak hesaplanması gerekir. Puanlama isteği aldıktan sonra model restoranın konumunu arar ve ardından kullanıcının geçerli konumu ile restoran arasındaki mesafeyi hesaplamak için önceden tanımlanmış bir işlev uygular. Modele, özellik deposundaki diğer önceden hesaplanmış özelliklerle birlikte bu uzaklık da giriş olarak iletilir.

Daha fazla bilgi için bkz İsteğe bağlı İşleme Özellikleri.