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Automatische Featuresuche mit Databricks Model Serving

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Die Modellbereitstellung kann automatisch Featurewerte aus veröffentlichten Onlinespeichern oder Onlinetabellen suchen. Weitere Informationen zum Erstellen und Verwenden von Onlinetabellen finden Sie unter Verwenden von Onlinetabellen für die Echtzeit-Featurebereitstellung.

Anforderungen

  • Das Modell muss mit FeatureEngineeringClient.log_model (für Feature Engineering im Unity-Katalog) oder FeatureStoreClient.log_model (für den Feature Store im Arbeitsbereich, erfordert mindestens v0.3.5) protokolliert worden sein.
  • Für Onlinespeicher von Drittanbietern muss der Onlinespeicher mit schreibgeschützten Anmeldeinformationen veröffentlicht werden.

Hinweis

Sie können die Featuretabelle jederzeit vor der Modellbereitstellung veröffentlichen, auch nach dem Modelltraining.

Automatische Featuresuche

Azure Databricks-Modellbereitstellung unterstützt die automatische Featuresuche aus den folgenden Onlineshops:

Die automatische Featuresuche wird für die folgenden Datentypen unterstützt:

  • IntegerType
  • FloatType
  • BooleanType
  • StringType
  • DoubleType
  • LongType
  • TimestampType
  • DateType
  • ShortType
  • DecimalType
  • ArrayType
  • MapType

Überschreiben von Featurewerten bei der Onlinemodellbewertung

Alle Features, die für das Modell erforderlich sind (protokolliert mit FeatureEngineeringClient.log_model oder FeatureStoreClient.log_model), werden automatisch in Onlineshops für die Modellbewertung gesucht. Schließen Sie die Featurewerte als Teil der API-Payload ein, um Featurewerte bei der Bewertung eines Modells mithilfe einer REST-API mit der Modellbereitstellung zu überschreiben.

Hinweis

Die neuen Featurewerte müssen wie vom zugrunde liegenden Modell erwartet dem Datentyp des Features entsprechen.

Notebook-Beispiele: Unity Catalog

Mit Databricks Runtime 13.3 LTS und höher kann jede Delta-Tabelle in Unity Catalog mit einem Primärschlüssel als Featuretabelle verwendet werden. Wenn Sie eine in Unity Catalog registrierte Tabelle als Featuretabelle verwenden, sind alle Unity Catalog-Funktionen automatisch für die Featuretabelle verfügbar.

Das folgende Notebook veranschaulicht, wie Features in Onlinetabellen veröffentlicht werden, um die Echtzeitbereitstellung zu ermöglichen und automatisierte Featuresuche zu erstellen.

Demonotebook für Onlinetabellen

Notebook abrufen

Dieses Beispielnotebook veranschaulicht, wie Funktionen in einem Online-Shop veröffentlicht und dann ein trainiertes Modell bereitgestellt werden, das automatisch Funktionen aus dem Online-Shop sucht.

Beispielnotebook für einen Onlinespeicher eines Drittanbieters (Unity Catalog)

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Notebookbeispiele: Arbeitsbereichs-Feature Store

Dieses Beispielnotebook veranschaulicht, wie Funktionen in einem Online-Shop veröffentlicht und dann ein trainiertes Modell bereitgestellt werden, das automatisch Funktionen aus dem Online-Shop sucht.

Beispielnotebook für einen Onlinespeicher eines Drittanbieters (Feature Store für Arbeitsbereiche)

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