进阶预览
ML Feature Store
为像 Uber 这样的公司设计一套 ML feature store，让同一份特征同时供给离线模型训练与低延迟的在线推理。涵盖离线/在线存储的拆分、point-in-time 正确的训练数据、训练/线上偏移(training-serving skew)、特征新鲜度与回填(backfill)、物化(materialization)管线，以及特征血缘(lineage)。
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为像 Uber 这样的公司设计一套 ML feature store，让同一份特征同时供给离线模型训练与低延迟的在线推理。涵盖离线/在线存储的拆分、point-in-time 正确的训练数据、训练/线上偏移(training-serving skew)、特征新鲜度与回填(backfill)、物化(materialization)管线，以及特征血缘(lineage)。