Feature store cu Feast

Pentru a asigura o dezvoltare eficientă pe parcursul ciclului de viață al învățării automate, este important să menții înregistrări detaliate și complete ale resurselor. Feature store-urile și registrele de modele sunt exemple de înregistrări utile de resurse în fazele de pre-modelare și modelare. În acest exercițiu, vei implementa un feature store folosind Feast. Entitatea patient, predefinită, precum și caracteristicile cp, thalach, ca și thal au fost deja încărcate pentru tine. ValueType, FeatureStore și FileSource sunt toate importate din feast. heart_disease_df este de asemenea importat.

Acest exercițiu face parte din cursul

Machine Learning End-to-End

Vezi cursul

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

heart_disease_df.to_parquet("heart_disease.parquet")

# Point File Source to the saved file
data_source = ____(
    path=____,
    event_timestamp_column="timestamp",
    created_timestamp_column="created",
)

Editează și rulează codul