Külső webáruházak
Ez a cikk azt ismerteti, hogyan dolgozhat külső online áruházakkal a funkcióértékek valós idejű kiszolgálása érdekében. A Databricks online tábláit a valós idejű funkciók kiszolgálásához is használhatja, sokkal kevesebb beállítás szükséges. Lásd: Databricks Online-táblák.
A valós idejű kiszolgálással szolgáltatástáblákat tehet közzé egy kis késésű adatbázisban, és üzembe helyezheti a modellt vagy a szolgáltatás specifikációját egy REST-végponton.
A Databricks Feature Store az automatikus funkciókeresést is támogatja. Ebben az esetben az ügyfél által megadott bemeneti értékek olyan értékeket tartalmaznak, amelyek csak a következtetés időpontjában érhetők el. A modell logikával automatikusan lekéri a szükséges funkcióértékeket a megadott bemeneti értékekből.
A diagram az MLflow és a Feature Store összetevői közötti kapcsolatot mutatja be valós idejű kiszolgálás céljából.
A Databricks Feature Store az alábbi online áruházakat támogatja:
| Online áruház szolgáltató | Közzététel funkciófejlesztéssel a Unity Catalogban | Közzététel munkaterületi funkciótárolóval | Funkciókeresés az örökölt MLflow-modell kiszolgálásában | Funkciókeresés a modellkiszolgálóban |
|---|---|---|---|---|
| Azure Cosmos DB [1] | X | X (Feature Store-ügyfél 0.5.0-s vagy újabb verzió) | X | X |
| Azure MySQL (egykiszolgálós) | X | X | ||
| Azure SQL Server-kiszolgáló | X |
[1] A Cosmos DB-követelményekkel kapcsolatos fontos információkért tekintse meg a Cosmos DB kompatibilitási megjegyzéseit.
Online áruházak használatának megkezdése
Az online áruházak használatának megkezdéséhez tekintse meg az alábbi cikkeket:
- Hitelesítés az online áruházak használatához
- Szolgáltatások közzététele online áruházban
- Automatikus funkciókeresés MLflow-modellekkel a Databricksben (példajegyzetfüzetet is tartalmaz)