Lojas online de terceiros
Este artigo descreve como trabalhar com lojas online de terceiros para fornecer valores de atributos em tempo real. Você também pode usar tabelas online Databricks para servir funcionalidades em tempo real com muito menos necessidade de configuração. Consulte Tabelas Online do Databricks.
Com o serviço em tempo real, você publica tabelas de recursos em um banco de dados de baixa latência e implanta o modelo ou a especificação de recurso em um ponto de extremidade REST.
O Databricks Feature Store também suporta pesquisa automática de recursos. Nesse caso, os valores de entrada fornecidos pelo cliente incluem valores que só estão disponíveis no momento da inferência. O modelo incorpora lógica para buscar automaticamente os valores de recurso necessários a partir dos valores de entrada fornecidos.
O diagrama ilustra a relação entre os componentes MLflow e Feature Store para serviço em tempo real.
A Databricks Feature Store suporta estas lojas online:
| Fornecedor de loja online | Publique com Feature Engineering no Unity Catalog | Publicar com o Feature Store do Espaço de Trabalho herdado | Pesquisa de recursos no serviço de modelo MLflow herdado | Pesquisa de recursos no Model Serving |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (Feature Store client v0.5.0 e superior) | X | X |
| Azure MySQL (Servidor Único) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Para obter informações importantes sobre os requisitos do Cosmos DB, consulte Notas de compatibilidade do Cosmos DB.
Comece a usar lojas online
Consulte os seguintes artigos para começar a usar as lojas online:
- Autenticação para trabalhar com lojas online
- Publicar recursos em uma loja online
- Pesquisa automática de recursos com o Databricks Model Serving (inclui exemplo de bloco de anotações)