Feast kullanarak feature store
Machine Learning yaşam döngüsü boyunca etkili bir geliştirme süreci için, kaynakların ayrıntılı ve kapsamlı kayıtlarını tutmak önemlidir. Feature store’lar ve model kayıt defterleri (model registry), modelleme öncesi ve modelleme aşamalarında faydalı kaynak kayıtlarına örnektir. Bu egzersizde, Feast kullanarak bir feature store uygulayacaksın. Önceden tanımlanmış patient adlı Entity ile cp, thalach, ca ve thal özellikleri senin için yüklendi. ValueType, FeatureStore ve FileSource sınıflarının tümü feast içinden içe aktarılmıştır. heart_disease_df de içe aktarılmıştır.
Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır
Uçtan Uca Machine Learning
Uygulamalı etkileşimli egzersiz
Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.
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",
)