Aufbau von Machine-Learning-Systemen mit einem Feature Store

Kapitel 4. Feature Stores

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Wie wir in den ersten drei Kapiteln gesehen haben, ist das Datenmanagement einer der schwierigsten Aspekte beim Aufbau und Betrieb von KI-Systemen. Im letzten Kapitel haben wir einen Feature Store verwendet, um unser System zur Vorhersage der Luftqualität aufzubauen. Der Feature Store speicherte die Ausgabe der Feature-Pipelines, stellte Trainingsdaten für die Trainingspipeline bereit und lieferte Inferenzdaten für die Batch-Inferenzpipeline. Der Feature Store ist eine zentrale Datenplattform, die Features sowohl für das Training als auch für die Inferenz speichert, verwaltet und bereitstellt. Er sorgt auch für Konsistenz zwischen den im Training und in der Inferenz verwendeten Features und ermöglicht den Aufbau modularer KI-Systeme, indem er eine gemeinsame Datenschicht und klar definierte APIs zur Verbindung von FTI-Pipelines bereitstellt.

In diesem Kapitel werden wir uns näher mit Feature Stores befassen und die folgenden Fragen beantworten :

• Welche Probleme löst der Feature Store und wann brauche ich einen?

• Was ist eine Feature-Gruppe, wie speichert sie Daten und wie schreibe ich in eine solche Gruppe?

• Wie entwerfe ich ein Datenmodell für Feature-Gruppen?

• Wie lese ich Merkmalsdaten, die über viele Merkmalsgruppen verteilt sind, für das Training oder die Inferenz?

Wir schauen uns an, wie Feature Stores aus einem spaltenorientierten ...