Exibir a linhagem do repositório de recursos

Quando você registra um modelo usando FeatureEngineeringClient.log_model, os recursos usados no modelo são rastreados automaticamente e podem ser exibidos na guia Linhagem do Explorador do Catálogo. Além das tabelas de recursos, os UDFs do Python usados para calcular recursos sob demanda também são acompanhados.

Como capturar a linhagem de uma tabela de recursos, uma função ou um modelo

As funções e tabelas de recursos de acompanhamento de informações de linhagem usadas em modelos são capturadas automaticamente quando você chama log_model. Confira o código de exemplo a seguir.

from databricks.feature_engineering import FeatureEngineeringClient, FeatureLookup, FeatureFunction
fe = FeatureEngineeringClient()

features = [
    FeatureLookup(
        table_name = "main.on_demand_demo.restaurant_features",
        feature_names = ["latitude", "longitude"],
        rename_outputs={"latitude": "restaurant_latitude", "longitude": "restaurant_longitude"},
        lookup_key = "restaurant_id",
        timestamp_lookup_key = "ts"
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.extract_user_latitude",
        output_name="user_latitude",
        input_bindings={"blob": "json_blob"},
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.extract_user_longitude",
        output_name="user_longitude",
        input_bindings={"blob": "json_blob"},
    ),
    FeatureFunction(
        udf_name="main.on_demand_demo.haversine_distance",
        output_name="distance",
        input_bindings={"x1": "restaurant_longitude", "y1": "restaurant_latitude", "x2": "user_longitude", "y2": "user_latitude"},
    )
]

training_set = fe.create_training_set(
    label_df, feature_lookups=features, label="label", exclude_columns=["restaurant_id", "json_blob", "restaurant_latitude", "restaurant_longitude", "user_latitude", "user_longitude", "ts"]
)

class IsClose(mlflow.pyfunc.PythonModel):
    def predict(self, ctx, inp):
        return (inp['distance'] < 2.5).values

model_name = "fe_packaged_model"
mlflow.set_registry_uri("databricks-uc")

fe.log_model(
    IsClose(),
    model_name,
    flavor=mlflow.pyfunc,
    training_set=training_set,
    registered_model_name=registered_model_name
)

Exibir a linhagem de uma tabela de recursos, um modelo ou uma função

Para exibir a linhagem de uma tabela de recursos, um modelo ou uma função, siga estas etapas:

1. Navegue até a tabela, a versão do modelo ou a página de funções no Explorador do Catálogo.

2. Selecione a guia Linhagem. A barra lateral esquerda mostra os componentes do Catálogo do Unity que foram registrados com esta tabela, versão do modelo ou função.

   

3. Clique em Ver grafo de linhagem. O grafo de linhagem é exibido. Para obter detalhes sobre como explorar o grafo de linhagem, consulte Capturar e explorar linhagem.

   

4. Para fechar o grafo de linhagem, clique em no canto superior direito.