发布于 : Oct 26, 2022
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Oct 2022
试验
Feast 是一个用于机器学习的开源 Feature Store 。它具有几个有用的特性，包括生成时间点 (point-in-time) 正确的特征集——以避免在训练时将容易出错的未来特征值泄露给模型——以及支持流数据源与批数据源。然而，它目前仅支持具有时间戳的结构化数据，因此，如果你在模型中处理非结构化数据，那么 Feast 可能并不适用。我们已成功地大规模采用 Feast 作为模型训练时的离线存储与预测时的在线存储。
