Composants d’architecture des frameworks ML de bout en bout

Machine Learning de bout en bout

Joshua Stapleton

Machine Learning Engineer

Feature stores

Features

Sélection de features
Feature engineering

Feature store

Dépôt central de features
Assure la cohérence, réduit les doublons
Permet le partage et la découverte
Standardise transformations et calculs de features

Image du cycle de vie du machine learning avec feature store ajouté

Feast

Outil populaire pour implémenter des feature stores
Gestion, stockage, serving et découverte unifiés des features ML

Principes

Définir, enregistrer des features via des ensembles de features
Ensembles de features : regroupement de features liées + métadonnées

Exemple : features maladies cardiaques

Entité patient
Features associées (cholestérol, âge, sexe)

Feature stores Feast : partie 1

from feast import Field, Entity, ValueType, FeatureStore
from feast.data_source import FileSource


# Define the entity, which in this case is a patient, and features
patient = Entity(name="patient", join_keys=["patient_id"])

chol = Field(name="chol", dtype=Float32)
age = Field(name="age", dtype=Int32)
...

# Define the data source
data_source = FileSource(
    path="/path_to_heart_disease_dataset.csv",
    event_timestamp_column="event_timestamp",
    created_timestamp_column="created")

Feature stores Feast : partie 2

# ... continued
# Create a feature view of the data
heart_disease_fv = FeatureView(name="heart_disease", entities=[patient],
    schema=[cholesterol, ...], ttl=timedelta(days=1), input=data_source,)


# Create a FeatureStore object
store = FeatureStore(repo_path=".")


# Register the FeatureView
store.apply([patient, heart_disease_fv])

Registres de modèles

Registre de modèles

Systèmes de gestion de versions
Suivi des différentes versions de modèle
Annoter les modèles
Suivre les performances dans le temps

Avantages

Organisation
Transparence
Reproductibilité

Image du cycle de vie du machine learning avec registre de modèles ajouté

Passons à la pratique !

Machine Learning de bout en bout