サードパーティのオンラインストア
この記事では、サードパーティのオンライン ストアと連携して、機能値をリアルタイムで提供する方法について説明します。 Databricksまた、リアルタイム に オンラインFeature Serving テーブルを使用することもできます。必要なセットアップははるかに少なくなります。「Databricks Online テーブル」を参照してください。
リアルタイム サービングでは、特徴量テーブルを低レイテンシのデータベースに発行し、モデルまたは特徴仕様を REST エンドポイントにデプロイします。
Databricks Feature Store では、自動機能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、推論時にのみ使用可能な値が含まれます。 このモデルには、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。
この図は、リアルタイム サービスのための MLflow と Feature Store コンポーネントの関係を示しています。
Databricks Feature Store は、次のオンライン 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Feature Engineeringを使用した公開 | レガシーワークスペース Feature Store で公開する | レガシーMLflow Model Servingでの特徴量検索 | Model Servingでの特徴量検索 |
|---|---|---|---|---|
Amazon DynamoDB | X | X (Feature Store クライアント v0.3.8 以降) | X | X |
Amazon Aurora (MySQL 互換) | X | X | ||
Amazon RDS MySQL | X | X |
オンラインストアを使い始めましょう
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。
- オンラインストアでの作業のための認証
- オンラインストアへの特徴量の公開
- Databricksモデルによる自動機能検索サービング (サンプルノートブックを含む)