趋近智
趋近智
构建、管理并优化适用于高要求机器学习 (machine learning)应用的复杂特征存储。本课程涵盖高级架构模式、性能优化、数据一致性方案、管理规范以及在MLOps流程中的结合。
先修课程 Python、MLOps基本知识、特征存储基本知识
级别:
高级架构设计
设计适用于在线和离线服务的可扩展、有弹性的特征存储架构。
复杂特征工程
在特征存储中构建精巧的特征转换并管理复杂数据类型。
数据一致性管理
构建方案以确保训练和服务环境间特征数据的一致性。
性能优化
优化特征获取延迟和计算吞吐量，以满足高要求应用。
管理规范与溯源
建立健全的特征管理规范、版本控制及溯源追踪机制。
MLOps流程结合
将特征存储有效融入自动化MLOps流程和CI/CD工作流。
工具评估
对比不同特征存储技术和托管服务，以满足特定需求。