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Para serviço em tempo real de valores de características, o Databricks recomenda o uso de Repositórios de Características do Databricks Online.
Este artigo descreve como trabalhar com lojas online de terceiros para fornecimento em tempo real de valores de características. Com o serviço em tempo real, você publica tabelas de recursos em um banco de dados de baixa latência e implanta o modelo ou especificação de recurso em um ponto de extremidade REST.
O Repositório de Recursos do Databricks também dá suporte à 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 características necessários a partir dos valores de entrada fornecidos.
O diagrama ilustra a relação entre os componentes do MLflow e do Feature Store para serviço em tempo real.
O Repositório de Recursos do Databricks dá suporte a esses repositórios online:
| Provedor de loja online | Publicar com Feature Engineering no Unity Catalog | Publicar com o Feature Store herdado do Workspace | Pesquisa de funcionalidades no Serviço de Modelos do MLflow Legado | Pesquisa de recursos no Model Serving |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (cliente de repositório de recursos v0.5.0 e versões superiores) | X | X |
| MySQL do Azure (servidor único) | X | X | ||
| Azure SQL Server | X |
[1] Para obter informações importantes sobre os requisitos do Cosmos DB, consulte as notas de compatibilidade do Cosmos DB.
Começar a usar lojas online
Confira os seguintes artigos para começar a usar as lojas online: