Lojas online de terceiros
Este artigo descreve como trabalhar com lojas online de terceiros para servir valores de recursos em tempo real. Você também pode usar tabelas on-line Databricks para serviço de recursos em tempo real com muito menos configuração necessária. Consulte Tabelas on-line 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 engenharia de recursos no catálogo Unity | Publicar com o repositório de recursos de espaço de trabalho | 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)