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。 また、Databricks オンライン テーブルを使用して、必要なセットアップを大幅に減らしてリアルタイムの特徴量サービングを行うこともできます。 「 Databricks Online テーブル」を参照してください。

リアルタイム サービスでは、特徴量テーブルを低レイテンシのデータベースに公開し、モデルまたは機能仕様を 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、推論時にのみ使用できる値が含まれます。 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、MLflow とリアルタイム サービスのための Feature Store コンポーネントの関係を示しています。

オンライン検索によるワークフローFeature Store

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での特徴量エンジニアリングを使用した公開

レガシーワークスペース Feature Store で公開する

レガシ MLflow Model Servingでの機能検索

Model Servingでの機能検索

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

オンラインストアの使用を開始する

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。