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 ストアを使用して、特徴量の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、必要なセットアップを大幅に減らして、リアルタイムで特徴量を提供することもできます。 Databricks オンライン テーブルをご参照ください。
リアルタイムの提供では、特徴量テーブルを低遅延のデータベースに公開し、モデルまたは特徴量の仕様を REST エンドポイントにデプロイします。
Databricks Feature Store では、特徴の自動検索もサポートされています。 この場合、クライアントから提供される入力値には、推論時にのみ使用可能な値が含まれます。 モデルには、入力された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。
図は、リアルタイム提供の際の MLflow コンポーネントと Feature Store コンポーネントの関係を示しています。
Databricks Feature Store は、これらのオンライン 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 の特徴エンジニアリングを使用して公開 | ワークスペース Feature Store を使用して公開 | レガシ MLflow モデル提供での特徴量検索 | モデル提供での特徴量検索 |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | x | X (Feature Store クライアント v0.5.0 以降) | x | X |
| Azure MySQL (単一サーバー) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Cosmos DB の要件に関する重要情報は、「Cosmos DB の互換性に関する注意事項」を参照してください。
オンライン ストアの使用を始める
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。