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使用 Feast 和 Ray 扩展生产功能工程管道
为什么重要：使用清晰的路线图、代码示例和权衡，在生产中使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道。
来源:人工智能+使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道
你的模型已经准备好了，你的笔记本看起来很干净，但每次重新训练都感觉像是一场赌博。一个小的架构调整可能会导致发布失败。稍大的数据集可能会使您的笔记本电脑崩溃。您将相同的特征逻辑复制并粘贴三次，然后仍然发现训练和服务使用不同的值。本指南将介绍一种具体的解决方法，以便您可以将脆弱的一次性功能代码转变为您可以信任和重用的可扩展管道。
许多团队仍然在脆弱的笔记本中构建功能，这些功能会因大数据而崩溃、生产中出现偏差，并因每次架构更改而中断。训练作业超出了他们的窗口，连接需要数小时，并且没有人相信该功能可以在训练中提供匹配功能。本指南展示了如何使用 Feast 和 Ray 扩展特征工程管道，以便您可以从一次性笔记本转向可重复的生产级工作流程。您将了解什么是特征工程管道、特征存储和分布式计算如何结合在一起，以及如何设计从笔记本电脑发展到完整集群的架构。您将看到具体步骤、代码片段和权衡，以便您可以决定 Feast 和 Ray 何时适合您的堆栈以及其他工具何时可以更好地工作。
要点
从脆弱的笔记本到可扩展的功能管道
想象一下一家成长中的 SaaS 公司的一个小型 ML 团队。他们有流失和追加销售模型，全部由笔记本中手写的 SQL 和 Pandas 代码提供支持。每个新功能都意味着更多的连接、更多的逻辑副本和更多的隐藏假设。