Die 7 beliebtesten Feature Stores im Jahr 2023

Feature Stores werden in der Umgebung des maschinellen Lernens immer beliebter. Sie dienen der Verwaltung und gemeinsamen Nutzung von Funktionen, die für die Erstellung von Modellen des maschinellen Lernens benötigt werden. Durch die Zentralisierung und Standardisierung von Funktionen ermöglichen Feature Stores eine bessere Verwaltung des Modellerstellungsprozesses und erleichtern die Zusammenarbeit zwischen Data Science Teams. In den letzten Jahren sind Feature Stores zu einem festen Bestandteil vieler ML-Projekte geworden, und ihre Beliebtheit nimmt weiter zu. In diesem Artikel werden wir uns die beliebtesten Lösungen ansehen, aber zunächst sollten wir den Feature Store definieren.

Was ist der Feature Store?

Merkmale sind die Schlüsselinformationen, die Beobachtungen wie Benutzer, Produkte, Transaktionen usw. beschreiben. Sie sind entscheidend für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen, da sie als Input für die Lernalgorithmen dienen. Der Feature Store ist ein zentrales Repository, in dem Funktionen für maschinelle Lernmodelle gespeichert, verwaltet, überwacht und freigegeben werden. Außerdem ermöglicht er Teams die einfache Zusammenarbeit und gemeinsame Nutzung von Funktionen, wodurch Doppelarbeit vermieden und der Wissensaustausch gefördert wird. Auf diese Weise können sich Data Science-Teams darauf konzentrieren, durch die Erstellung hochwertiger ML-Modelle einen geschäftlichen Mehrwert zu schaffen, anstatt Zeit mit der Vorbereitung von Trainingsdaten zu verschwenden.
Welche sind die beliebtesten Feature Stores auf dem Markt?

Feathr

Feathr ist ein Feature Store, der es Ihnen ermöglicht, Transformationen zu definieren, Features aus Rohdaten zu extrahieren und sie mit anderen Teams und dem gesamten Unternehmen zu teilen. Es bietet eine einfache und skalierbare Architektur. Feathr wurde von LinkedIn vor 6 Jahren entwickelt und ist jetzt für alle verfügbar. Außerdem funktioniert die Unified Data Transformation API in Batch-, Streaming- und Online-Umgebungen.

Hopfenwerk

Der Hopsworks Feature Store ist ein verwalteter Service, der von der Hopsworks-Plattform angeboten wird. Er bietet einen zentralen Ort zum Speichern und Verwalten von Funktionen, die für das Training und die Bereitstellung von ML-Modellen verwendet werden können. Er unterstützt die Versionierung von Funktionen, die Bereitstellung von Funktionen und bietet die Integration mit vielen ML-Frameworks.

Databricks Feature Store

Mit dem Databricks Feature Store können Unternehmen die für die Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen benötigten Funktionen verwalten und gemeinsam nutzen. Dieses Tool ermöglicht die Zentralisierung und Standardisierung von Funktionen, vereinfacht den Prozess der Modellerstellung und erleichtert die Zusammenarbeit zwischen Teams. Der Databricks Feature Store bietet außerdem die Versionierung von Funktionen, Datenexploration, Abhängigkeitsmanagement und die Integration mit Tools zur Automatisierung der Modellerstellung. Das Tool ist als Teil der Databricks-Plattform verfügbar.

Festessen

Feast ist ein Open-Source Feature Store für maschinelles Lernen. Er wurde entwickelt, um Dateningenieuren und Datenwissenschaftlern das einfache Speichern, Abrufen und Bereitstellen von Funktionen für maschinelles Lernen zum Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen zu ermöglichen. Darüber hinaus unterstützt Feast die Aufnahme von Features aus Stream-Quellen wie Kafka und Kinesis sowie die Verarbeitung von Batch-Daten aus z.B. BigQuery und Redshift.

Vertex AI

Der Vertex AI Feature Store ist Teil der GCP Vertex AI Plattform, die Data Scientists beim Erstellen, Trainieren und Bereitstellen von ML-Modellen unterstützt. Er ermöglicht Ihnen die einfache Speicherung und gemeinsame Nutzung von Funktionen für maschinelles Lernen an einem Ort, was die Verwaltung und Wiederverwendung in mehreren ML-Projekten vereinfacht. Es bietet Funktionen wie Versionierung, Datenabfolge und Datenermittlung, um die Verwaltung und Kontrolle von Funktionsdaten zu erleichtern.

SageMaker

SageMaker Feature Store ist eine cloudbasierte Datenverwaltungsplattform, die von Amazon Web Services (AWS) bereitgestellt wird. Sie ermöglicht es Benutzern, Funktionen an einem zentralen Ort zu speichern, zu transformieren und zu verwalten. Der Feature Store bietet eine einzige Quelle der Wahrheit für Features, so dass Unternehmen Features in mehreren Projekten für maschinelles Lernen wiederverwenden und gemeinsam nutzen können. Außerdem ermöglicht er ein effizientes Feature-Engineering, bei dem die Benutzer ihre Daten umwandeln und anreichern können, um die Modellleistung zu optimieren. Insgesamt hilft der SageMaker Feature Store Unternehmen, ihre Arbeitsabläufe beim maschinellen Lernen zu rationalisieren und die Genauigkeit und Effizienz ihrer Modelle zu verbessern.

Tecton

Tecton ist ein Funktionsspeicher, der für die skalierbare und zuverlässige Verwaltung, Speicherung und Bereitstellung von Funktionen für maschinelles Lernen entwickelt wurde. Es handelt sich um ein zentrales Repository für die Speicherung, Verwaltung und Bereitstellung von Rohdaten und abgeleiteten Funktionen, die zum Trainieren und Bereitstellen von Machine Learning-Modellen verwendet werden. Die Plattform von Tecton bietet eine End-to-End-Lösung für das Feature-Engineering, die es Data Scientists ermöglicht, sich auf die Erstellung von ML-Modellen zu konzentrieren, anstatt sich um die Gestaltung von Prozessen im Zusammenhang mit Feature-Ingestions zu kümmern.

Feature Store Vergleich

Zusammenfassung

In diesem Blog werden die beliebtesten Feature Stores aus dem Jahr 2023 vorgestellt und ihre wichtigsten Funktionen und Vorteile hervorgehoben. Bei diesen Feature Stores handelt es sich um zentrale Plattformen, die Funktionen für maschinelles Lernen speichern, verwalten und bereitstellen, damit sie für das Training und die Vorhersage von Modellen verwendet werden können. Sie helfen Unternehmen dabei, ML-Modelle schneller und effektiver zu erstellen und einzusetzen. Da Unternehmen zunehmend maschinelles Lernen und datengesteuerte Entscheidungsfindung einsetzen, werden Feature Stores eine entscheidende Rolle bei der Vereinfachung und Optimierung des ML-Workflows spielen.
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