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Databricks 모델 서비스를 통한 자동 기능 조회

  • 아티클

모델 서비스 게시된 온라인 스토어 또는 온라인 tables기능 values 자동으로 조회할 수 있습니다. 온라인 tables만들고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 온라인 tables 사용하여제공하는 실시간 기능을 참조하세요.

요구 사항

  • 모델은 FeatureEngineeringClient.log_model(Unity Catalog기능 엔지니어링의 경우) 또는 FeatureStoreClient.log_model(레거시 작업 영역 기능 저장소의 경우)로 로깅되어야 하며, v0.3.5 이상이 필요합니다.
  • 타사 온라인 스토어의 경우, 온라인 스토어는 읽기 전용 상태로 credentials게시되어야 합니다.

참고 항목

모델 학습 후를 포함하여 모델 배포 전 언제든지 table 기능을 게시할 수 있습니다.

자동 기능 조회

Azure Databricks 모델 서비스는 다음 온라인 스토어에서 자동 기능 조회를 지원합니다.

자동 기능 조회는 다음 데이터 형식에 대해 지원됩니다.

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

온라인 모델 점수 매기기에서 기능 values 재정의

모델에서 필요한 모든 기능(FeatureEngineeringClient.log_model 또는 FeatureStoreClient.log_model로 로그인됨)은 모델 채점 시 온라인 저장소에서 자동으로 조회됩니다. Model Service에서 REST API를 사용하여 모델을 채점할 때 기능 values 재정의하려면 기능 values API 페이로드의 일부로 포함할 있습니다.

참고 항목

새 기능 values 기본 모델에서 예상한 대로 기능의 데이터 형식을 준수해야 합니다.

노트북 예제: Unity Catalog

Databricks Runtime 13.3 LTS 이상을 사용하면 기본 키가 있는 Unity Catalog 델타 table을 기능 table으로 사용할 수 있습니다. Unity Catalog에 등록된 table을(를) 기능 table로 사용할 때, 모든 Unity Catalog 기능이 자동으로 기능 table에 제공됩니다.

다음 Notebook에서는 실시간 기능 제공 및 자동화된 기능 조회를 위해 온라인 tables에 기능을 게시하는 방법을 보여 줍니다.

온라인 tables 시연 노트북

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이 예 Notebook은 기능을 온라인 저장소에 게시한 다음 온라인 저장소에서 자동으로 기능을 조회하는 학습된 모델을 제공하는 방법을 보여 줍니다.

타사 온라인 스토어 예제 노트북 (Unity Catalog)

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Notebook 예제: 작업 영역 기능 저장소(레거시)

이 예 Notebook은 기능을 온라인 저장소에 게시한 다음 온라인 저장소에서 자동으로 기능을 조회하는 학습된 모델을 제공하는 방법을 보여 줍니다.

타사 온라인 스토어 예제 필기장 (작업 영역 기능 저장소)

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