Usar recurso no fluxo de trabalho on-line
Quando o senhor usa o recurso engenharia em Unity Catalog, todas as etapas do processo de desenvolvimento do modelo são integradas à Databricks Data Intelligence Platform. Isso significa que o senhor pode criar um pipeline automatizado de dados para compute e fornecer valores de recurso enquanto o Databricks cuida da infraestrutura para o senhor. A plataforma Databricks oferece serviço de tempo real para recurso e modelos, incluindo o cálculo sob demanda de valores de recurso.
Pesquisa automática de recursos
Quando você ensina um modelo usando o cliente de engenharia de recursos Databricks e o serve com o modelo de uso Databricks , o modelo automaticamente procura valores de recurso em uma Databricks Online Feature Store ou em um armazenamento online de terceiros. Isso acontece automaticamente, sem necessidade de configuração.
As tabelas on-line do Databricks (legadas) estão obsoletas e não estarão acessíveis após 15 de janeiro de 2026. Se você tiver tabelas on-line existentes, a Databricks recomenda que você as migre para o Databricks Online Feature Store. Consulte Migrar de tabelas on-line legadas e de terceiros.
Quando uma solicitação de pontuação chega ao modelo, o servindo modelo recupera automaticamente os valores de recurso publicados necessários ao modelo. Dessa forma, os valores de recurso mais recentes são sempre usados para as previsões. Para obter detalhes e exemplos de Notebook, consulte servindo modelo com pesquisa automática de recurso.
O diagrama a seguir ilustra a relação entre os componentes da plataforma para atendimento em tempo real.
Recurso sob demanda
Os aplicativos reais do modelo do machine learning for tempo geralmente exigem os valores de recurso mais recentes. No exemplo mostrado no diagrama, um recurso para um modelo de recomendação de restaurante é a distância atual do usuário em relação a um restaurante. Esse recurso deve ser calculado "sob demanda", ou seja, no momento da solicitação de pontuação. Ao receber uma solicitação de pontuação, o modelo procura a localização do restaurante e aplica uma função predefinida para calcular a distância entre a localização atual do usuário e o restaurante. Essa distância é passada como uma entrada para o modelo, juntamente com outros recursos pré-computados do armazenamento de recursos. Para obter mais informações, consulte computar recurso on-demand.
