Feature store với Feast
Để đảm bảo phát triển hiệu quả xuyên suốt vòng đời machine learning, điều quan trọng là phải duy trì hồ sơ tài nguyên chi tiết và đầy đủ. Feature store và model registry là những ví dụ hữu ích trong giai đoạn tiền mô hình và mô hình hóa. Trong bài tập này, bạn sẽ triển khai một feature store bằng Feast. Thực thể patient được định nghĩa sẵn, cùng với các đặc trưng cp, thalach, ca và thal, đã được nạp sẵn cho bạn. ValueType, FeatureStore và FileSource đều được import từ feast. heart_disease_df cũng đã được import.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning End-to-End
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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",
)