Magasin de fonctionnalités et Model Serving
Les magasins de fonctionnalités en ligne Databricks sont optimisés par Lakebase. Lorsque vous créez un magasin en ligne à l’aide du client Feature Engineering, Databricks provisionne un projet Lakebase en tant que backend de stockage sous-jacent, vous offrant un accès à faible latence aux données de fonctionnalités pour l’inférence ML en temps réel.
Cas d'utilisation
- Inférence de modèle en temps réel : Proposez les dernières valeurs de fonctionnalités aux Endpoint de service de modèles avec une faible latence. Les modèles entraînés avec Databricks Feature Engineering suivent automatiquement la traçabilité de leurs fonctionnalités et utilisent Unity Catalog pour localiser le magasin en ligne approprié au moment de la diffusion.
- Endpoints de Feature Serving : Servez des fonctionnalités directement à des applications et services externes sans modèle, en utilisant les Endpoints de Feature Serving.
- Systèmes de recommandation, détection des fraudes, personnalisation : toute application nécessitant des recherches de caractéristiques cohérentes et à haut throughput dans des tables de caractéristiques hors ligne.
Comment cela fonctionne
Les magasins de fonctionnalités en ligne synchronisent les données des tables de fonctionnalités hors ligne de Unity Catalog vers un projet Lakebase. Vous contrôlez la fréquence de synchronisation des données à l'aide des modes de publication:
- TRIGGERED (default) : Synchronisation incrémentale selon un planning ou via l'API.
- CONTINU : pipeline de streaming qui met à jour le magasin en ligne à mesure que de nouvelles données sont écrites dans la table hors ligne.
- SNAPSHOT : Copie complète unique, efficace pour les mises à jour en masse.
Parce que la boutique en ligne est un projet Lakebase, elle bénéficie de la montée en charge automatique du compute, de la réduction à zéro en cas d’inactivité et de la gouvernance Unity Catalog.
La migration est sécurisée et fluide
Les nouveaux magasins de fonctionnalités en ligne sont créés automatiquement en tant que projets Lakebase. Vos charges de travail existantes de Magasin de fonctionnalités et de Model Serving continuent de fonctionner sans aucune action requise.
Les interfaces create_online_store et update_online_store continuent de fonctionner pour les magasins en ligne que vous gérez via le client Ingénierie des fonctionnalités, sans nécessiter d'ajustements. Notez que update_online_store n'est pas pris en charge pour les instances de mise à l'échelle automatique créées directement via l'API de projets ou l'interface utilisateur. Pour plus de détails, consultez Limitations.
Les endpoints Feature Serving et Model Serving qui recherchent des fonctionnalités dans plusieurs magasins de fonctionnalités en ligne continuent de fonctionner, mais vous ne pouvez pas créer de nouvelles configurations de ce type sur Lakebase. Pour plus de détails, consultez les Limitations.
Mise en œuvre
Pour des instructions de configuration complètes, la référence de l'API et des exemples de Notebook, consultez les Magasins de fonctionnalités en ligne Databricks.