Feature Stores organisieren die Datenverarbeitung für Machine Learning Modelle. Zur Unterstützung des Modelltrainings und der Inferenz in der Produktion benötigen ML-Modelle einen spezifischen Datenzugriff. Der Feature Store fungiert als Brücke zwischen deinen Rohdaten und den Schnittstellen des Modells. Feature Stores ermöglichen es Datenwissenschaftlern, die Verarbeitung von Feature-Werten zu automatisieren, Trainingsdatensätze zu erstellen und Features online mit produktionsgerechten Service-Levels anzubieten und damit diese Abstraktion zu schaffen.
Was ist der Zweck eines Feature Stores?
Feature Stores lösen diese Probleme, indem sie es Datenteams ermöglichen,:
- Erstelle gemeinsam eine Feature-Bibliothek unter Verwendung von Standard-Feature-Definitionen.
- Mit nur wenigen Zeilen Code kannst du genaue Trainingsdatensätze erstellen.
- Stelle Funktionen in Echtzeit in der Produktion bereit, indem du die Best Practices der DevOps-Technik befolgst.
- Feature Sharing, Discovery und Wiederverwendung innerhalb einer Organisation
Komponenten des Feature Store
Da der Feature Store ein neues Konzept ist, ändert sich die genaue Definition ständig. Im Folgenden werden häufige Merkmale eines Feature-Stores aufgeführt:
- Versionskontrollierter Code wird als Feature in der Feature Registry definiert. Die Feature Registry ist ein zentraler Katalog für alle Feature-Definitionen und Metadaten. Sie ermöglicht es Datenwissenschaftlern, neue Features zu finden, zu suchen und gemeinsam daran zu arbeiten.
- Feature-Stores organisieren Datenpipelines, um Rohdaten in Feature-Werte umzuwandeln . Sie können Batch-, Streaming- und Echtzeitdaten verarbeiten, um historischen Kontext mit den aktuellsten Informationen zu verbinden.
- Feature-Stores bieten sowohl Online-Speicher für Abfragen mit geringer Latenz im großen Maßstab als auch Offline-Speicher für die kostengünstige Kuratierung historischer Datensätze, die im Feature-Storage. aufbewahrt werden.
- Feature-Stores bieten einen API-Endpunkt für die Bereitstellung von Online-Featurewerten mit niedriger Latenz.
- Funktionsspeicher überwachen die Datenqualität sowie betriebliche Indikatoren. Sie können Daten auf ihre Genauigkeit prüfen und Datenabweichungen erkennen. Sie haben auch ein Auge auf die Schlüsselindikatoren für die Speicherung von Merkmalen (Kapazität, Vergänglichkeit) und die Bereitstellung von Merkmalen (Latenz, Durchsatz).
Was du bei der Auswahl eines Feature Stores beachten solltest
Die Nutzerinnen und Nutzer können jetzt aus einer breiten Palette von Feature-Store-Produkten wählen. AWS, Databricks, Google Cloud, Tecton und Feast (Open Source) sind nur einige Beispiele. Nicht alle Feature Stores sind jedoch gleichwertig. Bei der Auswahl eines Angebots sollte ein Nutzer die folgenden Faktoren berücksichtigen:
- Integrationen und das Ökosystem: Einige Feature Stores sind eng mit einer bestimmten Umgebung verbunden. Der AWS SageMaker Feature Store zum Beispiel ist so konzipiert, dass er gut mit dem SageMaker Ökosystem funktioniert. Andere Feature Stores, wie Feast oder Hopsworks, sind nicht an ein bestimmtes Ökosystem gebunden und funktionieren über Clouds hinweg. Bist du an eine bestimmte Umgebung gebunden oder suchst du eine anpassungsfähigere Lösung?
- Dateninfrastruktur: Die meisten Feature Stores sind so konzipiert, dass sie Datenströme über die bestehende Infrastruktur orchestrieren. Der Databricks Funktionsspeicher soll zum Beispiel auf Delta Lake laufen. Einige Feature Stores werden mit ihrer Datenarchitektur geliefert, z. B. Objektspeicher und Key-Value-Stores. Möchtest du eine bestehende Dateninfrastruktur wiederverwenden oder eine neue Dateninfrastruktur von Grund auf aufbauen?
- Liefermodell: Einige Feature Stores sind als vollständig verwaltete Services verfügbar. Andere Feature Stores müssen selbst implementiert und verwaltet werden. Bevorzugst du die vollständig verwalteten Dienste oder die Freiheit der selbstverwalteten Lösungen?
- Umfang der Feature-Management: Die meisten Feature Stores befassen sich mit der Lösung des Serving-Problems. Sie bieten eine Standardmethode zum Speichern und Bereitstellen von Feature-Werten, aber diese Feature-Werte müssen außerhalb des Feature-Stores verwaltet werden. Andere Feature Stores, wie z. B. Databricks, verwalten die gesamte Lebensdauer der Features, einschließlich der Feature-Transformationen und automatisierten Pipelines. Letzteres ist sehr praktisch, wenn es um anspruchsvolle Änderungen wie Streaming- oder Echtzeit-Features geht.
