workspace recurso Store (legado)
Esta documentação abrange o recurso Store do espaço de trabalho. workspace recurso Store está disponível somente para workspaces criados antes de 19 de agosto de 2024, 4:00:00 PM (UTC).
Databricks recomenda o uso do recurso engenharia em Unity Catalog. workspace recurso Store será preterido no futuro.
Por que usar o recurso de espaço de trabalho Store?
O workspace recurso Store é totalmente integrado a outros componentes do Databricks.
- Possibilidade de descoberta. A interface do Feature Store, acessível a partir do espaço de trabalho do Databricks, permite que você navegue e pesquise recursos existentes.
- Linhagem. Quando o senhor cria uma tabela de recursos em Databricks, a fonte de dados usada para criar a tabela de recursos é salva e fica acessível. Para cada recurso em uma tabela de recursos, o senhor também pode acessar os modelos, o Notebook, o Job e o endpoint que usam o recurso.
- Integração com pontuação e veiculação de modelo. Quando você usa recursos da Feature Store para treinar um modelo, o modelo é empacotado com metadados de recursos. Quando você usa o modelo para pontuação em lote ou inferência on-line, ele recupera automaticamente os recursos da Feature Store. O chamador não precisa saber sobre eles ou incluir lógica para procurar ou unir recursos para pontuar novos dados. Isso torna a implantação e as atualizações do modelo muito mais fáceis.
- Pesquisas pontuais. O Feature Store oferece suporte a casos de uso de séries temporais e baseados em eventos que exigem precisão no ponto no tempo.
Como funciona o workspace recurso Store?
O fluxo de trabalho típico de aprendizado de máquina usando o recurso Store segue esse caminho:
- Escreva um código para converter dados brutos em recurso e crie um Spark DataFrame contendo o recurso desejado.
- Escreva o site DataFrame como uma tabela de recursos no espaço de trabalho Recurso Store.
- Treine um modelo usando recurso da loja de recurso. Quando o senhor faz isso, o modelo armazena as especificações do recurso usado para o treinamento. Quando o modelo é usado para inferência, ele automaticamente junta os recursos das tabelas de recursos apropriadas.
- modelo de registro em Model Registry.
Agora você pode usar o modelo para fazer previsões sobre novos dados. O modelo recupera automaticamente o recurso necessário do recurso Store.
começar a usar o workspace recurso Store
Para começar, experimente estes exemplos do Notebook. O Notebook básico orienta o senhor sobre como criar uma tabela de recursos, usá-la para treinar um modelo e, em seguida, executar a pontuação de lotes usando a pesquisa automática de recursos. Ele também apresenta a UI do recurso engenharia e mostra como o senhor pode usá-la para pesquisar recursos e entender como os recursos são criados e usados.
Espaço de trabalho básico recurso Store exemplo Notebook
O Notebook de exemplo de táxi ilustra o processo de criação de recursos, atualizando-os e usando-os para treinamento de modelos e inferência de lotes.
workspace recurso Store taxi example Notebook
Tipos de dados compatíveis
Para os tipos de dados compatíveis, consulte Tipos de dados compatíveis.