Introducción a Vertex AI Feature Store

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Vertex AI Feature Store proporciona un repositorio centralizado para organizar, almacenar y entregar atributos del AA. El uso de un almacén de atributos central permite que una organización comparta, descubra y reutilice de manera eficiente los atributos de AA a gran escala, lo que puede aumentar la velocidad de desarrollo y de implementación de aplicaciones de AA nuevas.

Vertex AI Feature Store es una solución completamente administrada que administra y escala la infraestructura subyacente, como los recursos de almacenamiento y procesamiento. Esta solución permite a los científicos de datos enfocarse en la lógica de procesamiento de atributos en lugar de preocuparse por los desafíos de la implementación de atributos en producción.

Vertex AI Feature Store es una parte integrada de Vertex AI. Puedes usar Vertex AI Feature Store de forma independiente o como parte de los flujos de trabajo de Vertex AI. Por ejemplo, puedes recuperar datos de Vertex AI Feature Store para entrenar modelos personalizados o de AutoML en Vertex AI.

Descripción general

Usa Vertex AI Feature Store para crear y administrar recursos, como un almacén de atributos. Un almacén de atributos es un contenedor de nivel superior para tus atributos y sus valores. Cuando configuras un almacén de atributos, los usuarios permitidos pueden agregar y compartir sus atributos sin asistencia de ingeniería adicional. Los usuarios pueden definir atributos y, luego, transferir (importar) valores de atributos desde varias fuentes de datos.

Cualquier usuario con permiso puede buscar y recuperar valores del featurestore. Por ejemplo, los usuarios pueden encontrar atributos y, luego, realizar una exportación por lotes para obtener datos de entrenamiento a fin de crear modelos de AA. Los usuarios también pueden recuperar valores de atributos en tiempo real para realizar predicciones en línea rápidas.

Ventajas

Antes de usar Vertex AI Feature Store, es posible que hayas calculado valores de atributos y los hayas guardado en varias ubicaciones, como tablas en BigQuery y como archivos en Cloud Storage. Además, es posible que hayas compilado y administrado soluciones independientes para el almacenamiento y el consumo de valores de atributos. En cambio, Vertex AI Feature Store proporciona una solución unificada para el almacenamiento en línea y por lotes, además de la entrega de atributos de AA. En las siguientes secciones, se detallan los beneficios que proporciona Vertex AI Feature Store.

Comparte atributos en toda tu organización

Si produces atributos en un almacén de atributos, puedes compartirlos rápidamente con otras personas para tareas de entrenamiento o entrega. No es necesario que los equipos vuelvan a diseñar atributos para diferentes proyectos o casos de uso. Además, debido a que puedes administrar y entregar atributos desde un repositorio central, puedes mantener la coherencia en toda tu organización y reducir los esfuerzos duplicados, en especial para las funciones de alto valor.

Vertex AI Feature Store proporciona funciones de búsqueda y filtro para que otros puedan descubrir y reutilizar las funciones existentes con facilidad. Para cada atributo, puedes ver metadatos relevantes a fin de determinar la calidad y los patrones de uso de la atributo. Por ejemplo, puedes ver la fracción de entidades que tienen un valor válido para un atributo (también conocido como cobertura de atributos) y la distribución estadística de los valores de atributos.

Solución administrada para la entrega en línea a gran escala

Vertex AI Feature Store proporciona una solución administrada para la entrega de atributos en línea (entrega de latencia baja), que es fundamental a fin de realizar predicciones en línea oportunas. No necesitas compilar y operar una infraestructura de entrega de datos de baja latencia. Vertex AI Feature Store hace esto por ti y ajusta la escala según sea necesario. Debes codificar la lógica para generar atributos, pero te deshaces de la tarea de entregar atributos. Toda esta administración incluida reduce la fricción de la compilación de atributos nuevos, lo que permite a los científicos de datos hacer su trabajo sin preocuparse por la implementación.

Mitiga las desviaciones entre el entrenamiento y la entrega

La desviación entre el entrenamiento y la entrega se produce cuando la distribución de datos de atributos que usas en la producción difiere de la distribución de datos de atributos que se usó para entrenar el modelo. A menudo, esta desviación genera discrepancias entre el rendimiento de un modelo durante el entrenamiento y su rendimiento en producción. En los siguientes ejemplos, se describe cómo Vertex AI Feature Store puede abordar posibles fuentes de desvíos entre el entrenamiento y la entrega:

  • Vertex AI Feature Store garantiza que un valor de atributo se transfiera una vez a un featurestore y que ese mismo valor se vuelva a usar para el entrenamiento y la entrega. Sin un featurestore, es posible que tengas diferentes rutas de código para generar atributos entre el entrenamiento y la entrega. Por lo tanto, los valores de los atributos pueden diferir entre el entrenamiento y la entrega.
  • Vertex AI Feature Store proporciona búsquedas de un momento determinado a fin de recuperar datos históricos para el entrenamiento. Con estas búsquedas, puedes mitigar la filtración de datos si recuperas solo los valores de atributos que estaban disponibles antes de una predicción y no después.

Detecta el desvío

Vertex AI Feature Store te ayuda a detectar cambios significativos en la distribución de datos de atributos a lo largo del tiempo, también conocido como desvío. Vertex AI Feature Store realiza un seguimiento constante de la distribución de los valores de los atributos que se transfieren a la tienda de funciones. A medida que aumenta el desvío de atributos, es posible que debas volver a entrenar los modelos que usan los atributos afectados. Para obtener más información, consulta Supervisión de funciones.

Cuotas y límites

Vertex AI Feature Store aplica cuotas y límites a fin de ayudarte a administrar los recursos mediante la configuración de tus propios límites de uso y para proteger a la comunidad de usuarios de Google Cloud, dado que evita los aumentos repentinos en el uso. Para evitar alcanzar las restricciones no planificadas, revisa las cuotas de Vertex AI Feature Store en la página Cuotas y límites. Por ejemplo, Vertex AI Feature Store establece una cuota sobre la cantidad de nodos de entrega en línea y una cuota sobre la cantidad de solicitudes de entrega en línea que puedes realizar por minuto.

Retención de datos

Vertex AI Feature Store mantiene los valores de los atributos hasta el límite de retención de datos. Este límite se basa en la marca de tiempo asociada con los valores de los atributos, y no en el momento en que se importaron los valores. Vertex AI Feature Store programa la eliminación de valores con marcas de tiempo que superan el límite.

Precios

Los precios de Vertex AI Feature Store se basan en varios factores, como la cantidad de datos que almacenas y la cantidad de nodos en línea que usas en la tienda de funciones. Los cargos comienzan inmediatamente después de que creas una tienda de funciones. Para obtener más información, consulta los precios de Vertex AI Feature Store.

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