Entrega de atributos

Una vez que hayas creado atributos, puedes hacer que estén disponibles para el entrenamiento y la inferencia de modelos. En este documento, se describen las capacidades de entrega de atributos disponibles en BigQuery ML.

Precisión de un momento determinado

Los datos que se usan para entrenar un modelo suelen tener dependencias de tiempo integradas. Las tablas de atributos sensibles al tiempo incluyen una columna de marca de tiempo para representar los valores de atributos como existían en un momento determinado para cada fila. Puedes usar funciones de búsqueda de un momento determinado cuando consultes datos de tablas de atributos sensibles al tiempo para asegurarte de que no haya filtración de datos entre el entrenamiento y la entrega. Esto habilita la corrección de un momento determinado.

Usa las siguientes funciones para especificar cortes de un momento determinado cuando recuperas funciones sensibles al tiempo:

• ML.FEATURES_AT_TIME
• ML.ENTITY_FEATURES_AT_TIME

Puedes usar las funciones recuperadas para realizar las siguientes tareas:

• Entrena modelos y ejecuta inferencias en BigQuery ML.
• Entrega de forma directa las funciones en línea en Vertex AI Feature Store.

Entrega en línea con Vertex AI Feature Store

Además de la compatibilidad con la entrega de funciones integrada en BigQuery ML, la integración perfecta con Vertex AI Feature Store te permite administrar y entregar atributos con baja latencia. Más específicamente, puedes usar las funciones de búsqueda de un momento determinado para crear tablas de atributos o vistas que puedes entregar de forma directa, o crear tablas de atributos de forma manual y registrarlas con Vertex AI Feature Store para la entrega en línea. Para obtener más información, consulta Prepara la fuente de datos.