Ended 3 weeks ago
15 participants
7 submissions

Домашнее задание по блоку "Feature Store" (курс MLOps и production в DS исследованиях 3.0)

Цель домашнего задания -- познакомиться с функционалом Feature Store и применить эти концепции на практике.

Задание можно выполнить только если у вас в проекте используются какие-то табличные данные.

Для выполнения задания необходимо:

1. Развернуть любой Feature Store (Feast, FeatureForm или другой), или воспользоваться облачными сторами (напр. AWS Sagemaker)

2. Создать любой пайплайн трансформации ваших данных и зарегистрировать его в Feature Store.

3. Интегрировать этот пайплайн в ваш проект, т.е. взять сырые данные, которые использует ваш проект, применить с помощью Feature Store трансформацию и как-то использовать эти данные дальше или просто положить эти данные в хранилище.

*Опционально*: создайте с помощью Feature Store training dataset на исторических данных, который потенциально можно будет использовать для обучения модели.

*Примечание*: Feature Store можно развернуть с помощью отдельного репозитория, если вы не хотите класть файлы, используемые Feature Store, в основной репозиторий. Можно дальше обернуть его в простой API и использовать FeatureStore-as-a-Service :) Или в случае с FeatureForm достаточно просто использовать тот же клиент, передав ему порт на котором развернут FeatureForm.

Cookies help us deliver our services. By using our services, you agree to our use of cookies.