En el aprendizaje automático (AA), los atributos son atributos característicos de una instancia o entidad que puedes usar para entrenar modelos o hacer predicciones en línea. Los atributos se generan mediante la transformación de datos sin procesar del AA en atributos medibles y fáciles de compartir mediante técnicas de ingeniería de atributos, que en general se conocen como transformaciones de atributos.
La administración de atributos hace referencia al proceso de crear, mantener, compartir y entregar atributos del AA almacenados en una ubicación o repositorio centralizado. La administración de atributos facilita la reutilización de atributos para entrenar y volver a entrenar modelos, lo que reduce el ciclo de vida de las implementaciones de IA y AA.
Un producto o servicio que incluye servicios de administración de atributos para almacenar, descubrir, compartir y entregar atributos del AA se denomina tienda de funciones. Agent Platform de Gemini Enterprise incorpora los siguientes servicios de almacenamiento de atributos:
En esta página, se proporciona una descripción general de las capacidades de Agent Platform Feature Store.
Agent Platform Feature Store
Agent Platform Feature Store ofrece un enfoque nuevo para la administración de atributos, ya que te permite mantener y entregar los datos de tus atributos desde una fuente de datos de BigQuery. En este enfoque, Vertex AI Feature Store actúa como una capa de metadatos que proporciona capacidades de entrega en línea a la fuente de datos de atributos en BigQuery y te permite entregar atributos en línea según esos datos. No es necesario que copies o importes los datos a un almacén sin conexión independiente en Agent Platform de Gemini Enterprise.
Vertex AI Feature Store está integrado en Knowledge Catalog para realizar un seguimiento de los metadatos de los atributos. También admite incorporaciones y te permite realizar búsquedas de similitud vectorial para vecinos más cercanos.
Vertex AI Feature Store está optimizado para la entrega de latencia ultrabaja y te permite hacer lo siguiente:
Almacena y mantén los datos de tus atributos sin conexión en BigQuery y aprovecha las capacidades de administración de datos de BigQuery.
Agrega y reutiliza atributos en el registro de atributos
Entrega funciones para predicciones en línea con latencias bajas a través de la entrega en línea de Bigtable.
Realiza un seguimiento de los metadatos de atributos en Knowledge Catalog.