宣言型機能を提供する

備考

ベータ版

この機能はベータ版です。ワークスペース管理者は、 プレビュー ページからこの機能へのアクセスを制御できます。Databricksのプレビューを管理するを参照してください。

重要

Feature Servingエンドポイントは、宣言型機能エンジニアリングではサポートされていません。 機能をオンラインで提供するには、 Unity Catalogを通じて記録されたモデルを使用してモデルサービング エンドポイントをデプロイします。

Databricksの特徴量を使用してトレーニングされたモデルは、トレーニングに使用された特徴量に自動的にリネージを追跡します。 モデルビングサー エンドポイントとしてデプロイされる場合、これらのモデルはUnity Catalog使用してオンライン ストアから機能を検索します。

モデルサービングエンドポイントをデプロイする

既存のモデルビングサー エンドポイントを使用するか、 Databricks SDKを使用して新しいエンドポイントを作成します。 モデルはUnity Catalogに登録する必要があります。

次のコードは、新しいモデルサービング エンドポイントを作成する方法を示しています。 詳細については、 「カスタム モデルサービング エンドポイントの作成」を参照してください。

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient
from databricks.sdk.service.serving import EndpointCoreConfigInput, ServedEntityInput

w = WorkspaceClient()

endpoint_name = "fraud-detection-endpoint"
model_name = "main.ecommerce.fraud_model"

w.serving_endpoints.create(
    name=endpoint_name,
    config=EndpointCoreConfigInput(
        name=endpoint_name,
        served_entities=[
            ServedEntityInput(
                entity_name=model_name,
                entity_version=1,
                max_provisioned_concurrency=4,
                min_provisioned_concurrency=0,
            )
        ],
    ),
)

エンドポイントにクエリを実行する

Python

from databricks.sdk import WorkspaceClient

w = WorkspaceClient()

response = w.serving_endpoints.query(
    name="fraud-detection-endpoint",
    dataframe_records=[
        {"user_id": "user_123", "transaction_time": "2026-03-01T12:00:00"},
    ],
)

RequestSource機能を使用してエンドポイントを照会する

モデルがRequestSource特徴量でトレーニングされている場合、リクエストペイロードにはすべてのRequestSource列も含まれている必要があります。これらの列はlog_model際にMLflowモデルの署名に追加されたため、エンドポイントのAPIスキーマは必要なリクエストフィールドを反映しています。

Python

response = w.serving_endpoints.query(
    name="fraud-detection-endpoint",
    dataframe_records=[
        {
            "user_id": "user_123",
            "transaction_time": "2026-03-01T12:00:00",
            "transaction_amount": 275.30,  # RequestSource column
            "vendor_id": "v_42",           # RequestSource column (also used as entity key)
        },
    ],
)

エンティティキーは、オンラインストアからテーブルベースの機能を検索するために使用されます。RequestSource列はモデルに直接渡されます。

curlも使用できます。

Bash

curl -X POST "https://<workspace>.cloud.databricks.com/serving-endpoints/<endpoint>/invocations" \
  -H "Authorization: Bearer $DATABRICKS_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "dataframe_records": [
      {
        "user_id": "user_123",
        "transaction_time": "2026-03-01T12:00:00",
        "transaction_amount": 275.30,
        "vendor_id": "v_42"
      }
    ]
  }'