Šta je tačno prodavnica funkcija?

Prodavnice funkcija organizuju obradu podataka koja pokreće modele mašinskog učenja. Da bi podržali obuku modela i zaključivanje o proizvodnji, ML modeli imaju specifične potrebe za pristupom podacima. Feature Store deluje kao most između vaših sirovih podataka i interfejsa modela. Feature Stores omogućavaju naučnicima podataka da automatizuju obradu vrednosti funkcija, proizvode skupove podataka za obuku i nude funkcije na mreži sa nivoima usluga proizvodnog razreda, čime se stvara ova apstrakcija.

Koja je svrha prodavnice funkcija?

Prodavnice funkcija rešavaju ove probleme tako što omogućavaju timovima podataka da:

• Kolaborativno kreirajte biblioteku funkcija koja koristi standardne definicije funkcija.
• Pomoću samo nekoliko redova koda možete da generišete precizne skupove podataka za obuku.
• Primenite funkcije u proizvodnju u realnom vremenu prateći najbolje inženjerske prakse DevOps-a.
• Deljenje funkcija, otkrivanje i ponovno korišćenje u celoj organizaciji

Komponente prodavnice funkcija

Budući da je prodavnica funkcija novi koncept, precizna definicija se neprekidno menja. Slede česte funkcije prodavnice funkcija:

• Kôd kontrolisan verzijom je definisan kao karakteristike u registru funkcija. Registar funkcija je centralizovani katalog svih definicija funkcija i metapodataka. On omogućava naučnicima koji se bave podacima da pronađu, traže i sarađuju na novim funkcijama.
• Skladišta funkcija organizuju cevovode podataka da bi pretvorili sirove podatke u vrednosti funkcija. Oni mogu da troše grupne, protočne i podatke u realnom vremenu da bi uklopili prethodni kontekst sa najaktuelnijim informacijama.
• Prodavnice funkcija nude i onlajn skladište za preuzimanje sa niskim kašnjenjem u obimu i skladištenje van mreže za ekonomično čuvanje prethodnih skupova podataka koji se čuvaju u skladištu funkcija.
• Prodavnice funkcija obezbeđuju krajnju tačku API-ja za serviranje onlajn vrednosti funkcija sa malim kašnjenjem.
• Prodavnice funkcija prate kvalitet podataka, kao i operativne indikatore. Oni mogu da provere tačnost podataka i otkriju pomeranje podataka. Oni takođe paze na ključne indikatore vezane za funkcije skladištenja (kapacitet, ustajalost), kao i funkciju koja služi (latencija, protok).

Šta treba uzeti u obzir prilikom izbora prodavnice funkcija

Korisnici sada mogu da biraju iz širokog spektra proizvoda prodavnice. AVS, Databricks, Google Cloud, Tecton i Feast (otvoreni kod) su samo neki od primera. Međutim, nisu sve prodavnice funkcija ekvivalentne. Prilikom odabira ponude, korisnik treba uzeti u obzir sledeće faktore:

• Integracije i ekosistem: Neke prodavnice karakteristika su snažno povezane sa jedinstvenim okruženjem. Prodavnica funkcija AVS SageMaker-a, na primer, dizajnirana je da lepo funkcioniše sa SageMaker ekosistemom. Ostale prodavnice funkcija, kao što su Feast ili Hopsvorks, nisu povezane sa određenim ekosistemom i rade preko oblaka. Da li ste posvećeni određenom okruženju ili tražite prilagodljivije rešenje?
• Infrastruktura podataka: Većina prodavnica funkcija izgrađena je za organizovanje tokova podataka preko postojeće infrastrukture. Na primer, prodavnica funkcija Databricks namenjena je za pokretanje na Delta Lake-u. Neka skladišta funkcija imaju arhitekturu podataka, kao što su skladište objekata i skladišta ključnih vrednosti. Želite li da prenamenite postojeću infrastrukturu podataka ili da izgradite novu infrastrukturu podataka iz temelja?
• Model isporuke: Neke prodavnice funkcija dostupne su kao usluge kojima se u potpunosti upravlja. Druge prodavnice funkcija zahtevaju samostalno raspoređivanje i upravljanje. Da li više volite potpuno upravljane usluge ili slobodu samoupravljajućih rešenja?
• Opseg upravljanja funkcijama: Većina prodavnica funkcija odnosi se na rešavanje problema serviranja. One nude standardni metod za skladištenje i serviranje vrednosti funkcija, ali tim vrednostima funkcija se mora rukovati izvan skladišta funkcija. Druge prodavnice funkcija, kao što je Databricks, upravljaju celokupnim trajanjem funkcije, uključujući transformacije funkcija i automatizovane cevovode. Ovo poslednje je veoma zgodno za obavljanje sofisticiranih promena kao što su striming ili funkcije u realnom vremenu.

‍