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Para el servicio en tiempo real de valores de características, Databricks recomienda usar Databricks Online Feature Stores.
En este artículo se describe cómo trabajar con plataformas de terceros en línea para la provisión en tiempo real de valores de atributos. Con el servicio en tiempo real, publica tablas de características en una base de datos de baja latencia e implementa el modelo o la especificación de características en un punto de conexión REST.
Databricks Feature Store también admite la búsqueda automática de características. En este caso, los valores de entrada proporcionados por el cliente incluyen valores que solo están disponibles en el momento de la inferencia. El modelo incorpora lógica para capturar automáticamente los valores de características que necesita de los valores de entrada proporcionados.
En el diagrama se muestra la relación entre MLflow y los componentes del Almacén de características para el servicio en tiempo real.
Databricks Feature Store admite estas tiendas en línea:
| Proveedor de tienda en línea | Publicación con Feature Engineering en Unity Catalog | Publicar con el almacén de características heredado de Workspace | Búsqueda de funciones en el servicio de modelos heredados de MLflow | Consulta de funciones en el servicio de modelos |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (cliente de Feature Store v0.5.0 y versiones posteriores) | X | X |
| Azure MySQL (servidor único) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Para obtener información importante sobre los requisitos de Cosmos DB, consulte notas de compatibilidad de Cosmos DB.
Empezar a usar tiendas en línea
Consulte los artículos siguientes para empezar a trabajar con tiendas en línea: