Материализация фичей в контексте Feast - это перенос фичей из оффлайн-хранилища (например, PostgreSQL) в онлайн-хранилище (например, Redis). Этот механизм поддерживает целостность в фичах между оффлайн- и онлайн-применением.
Спасибо за видео. Я правильно понимаю, что Feature Store всегда реализует свои Storage для загрузки туда данных и использования фичей? Для доступа к фичам нельзя использовать Feast как интерфейс для существующей БД, не перегружая их в Storage?
Привет! Не совсем, по сути Feast - это всего лишь интерфейс, абстракция, отделяющая фичи (логику) от реализации (хранения). Вы можете использовать довольно широкий набор готовых адаптеров для онлайн/офлайн хранилищ. В данный момент поддерживаются, например: Cassandra, Postgres, Apache Spark, Redshift и т. д. Можно также реализовать и кастомный адаптер для других реализаций БД. Подробнее можно посмотреть тут docs.feast.dev/reference/offline-stores
@@AlexanderSergeenko Допустим, я хочу организовать обучение модели. Я создаю фичи (логику) в Feast. При сборке датасета запрашиваю данные по фичам у Feast. Он сможет забирать их из существующего dwh, не создавая нигде новых таблиц?
@@MrBlackzubИспользовать текущее DWH в качестве хранилища фичей - можно, но важно понимать, что feast не хранит логику формирования фичей (только логику извлечения готовых/метаданные), вам придется подготовить датасеты фичей в DWH сторонними ETL/ELT, на основе прочих слоев хранилища.
Спасибо за доклад, очень качественное овервью основ ML.
Спасибо!
Молодец, доступно и понятно.
Спасибо!
Благодарю за доклад!
Классный обзор стека для начинающих
Некоторые термины сходу непонятны для "чайника", но немного гугления спасают ситуацию. Спасибо, лайк!
Привет из финтеха!
Thanks
Можете подробнее рассказать о процессе материализации фичей? Что это и зачем нужно?
Материализация фичей в контексте Feast - это перенос фичей из оффлайн-хранилища (например, PostgreSQL) в онлайн-хранилище (например, Redis). Этот механизм поддерживает целостность в фичах между оффлайн- и онлайн-применением.
+1 за юмор и подачу %)
Спасибо
Спасибо за видео. Я правильно понимаю, что Feature Store всегда реализует свои Storage для загрузки туда данных и использования фичей? Для доступа к фичам нельзя использовать Feast как интерфейс для существующей БД, не перегружая их в Storage?
Привет!
Не совсем, по сути Feast - это всего лишь интерфейс, абстракция, отделяющая фичи (логику) от реализации (хранения).
Вы можете использовать довольно широкий набор готовых адаптеров для онлайн/офлайн хранилищ.
В данный момент поддерживаются, например: Cassandra, Postgres, Apache Spark, Redshift и т. д. Можно также реализовать и кастомный адаптер для других реализаций БД.
Подробнее можно посмотреть тут docs.feast.dev/reference/offline-stores
@@AlexanderSergeenko Допустим, я хочу организовать обучение модели. Я создаю фичи (логику) в Feast. При сборке датасета запрашиваю данные по фичам у Feast. Он сможет забирать их из существующего dwh, не создавая нигде новых таблиц?
@@MrBlackzubИспользовать текущее DWH в качестве хранилища фичей - можно, но важно понимать, что feast не хранит логику формирования фичей (только логику извлечения готовых/метаданные), вам придется подготовить датасеты фичей в DWH сторонними ETL/ELT, на основе прочих слоев хранилища.
Стоит ли рассматривать feast для небольших проектов?
"Небольшой" - это довольно размытая категория, начинать можно даже с формата MVP. Feast в базовом виде не очень требователен к ресурсам.
Благодарю за доклад!
Спасибо