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#数据基础设施
Feast: 开源机器学习特征存储平台的全面解析
2 个月前
Feast是一个开源的特征存储平台,专为机器学习而设计。本文全面介绍了Feast的架构、功能和使用方法,探讨了它如何帮助数据科学家和ML工程师更高效地管理特征数据。
Feast
特征存储
机器学习
数据基础设施
模型训练
Github
开源项目
2 个月前
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feast
Feast是一个开源的特征存储系统,旨在为机器学习平台团队提供可靠的特征管理工具。它通过管理离线存储和低延迟的在线存储,确保特征在训练和服务中的一致性,避免数据泄漏。Feast提供了一个单一的数据访问层,将特征存储与特征检索分离,使模型在不同数据基础设施之间保持可移植性。用户可以通过详细的文档和指南,轻松上手并运行Feast。
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Qubinets提供自助式云数据基础设施部署服务,支持多云环境和开源技术。平台集成事件流、数据库、AI/ML工具等,实现一键部署、自动运维和多客户端分发,简化数据基础设施的规划、构建和运行。适用于应用开发、AI和大数据项目,无供应商锁定。
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