MLRun 피처 스토어
MLRun 피처 스토어
MLRun 피처 스토어(feature store)는 훈련과 추론에 쓰는 피처를 한곳에서 관리하고 재사용하게 해주는 기능이에요. 피처를 정의해 두면 훈련 데이터셋을 만들 때와 실시간 추론에 쓸 때 같은 피처를 일관되게 사용할 수 있어요.
피처 스토어가 하는 일
피처 스토어는 피처 정의와 그 데이터를 체계적으로 관리해요. 오프라인(훈련용 대량 데이터)과 온라인(추론용 실시간 데이터)을 함께 다뤄서, 훈련 시점과 서빙 시점의 피처가 어긋나지 않게 해줘요. 이는 피처 엔지니어링 반복과 훈련-서빙 스큐를 줄이는 데 도움이 돼요.
기본 데모로 이해하기
MLRun 피처 스토어의 기본 데모는 크게 이렇게 진행돼요.
- 피처 집합(feature set)을 정의하고 데이터를 등록
- 피처 뷰(feature view)로 온라인·오프라인 쿼리를 구성
- 훈련 데이터셋과 실시간 추론용 피처 벡터를 조회
이 흐름을 따라가면 피처가 훈련과 서빙에 어떻게 일관되게 쓰이는지 자연스럽게 파악할 수 있어요.
오프라인·온라인 파이프라인
피처 스토어는 오프라인 파이프라인으로 대량 데이터를 처리해 훈련 데이터셋을 만들고, 온라인 파이프라인으로 실시간 요청에 대응하는 피처 벡터를 제공해요. 두 경로가 같은 피처 정의를 공유하므로 훈련과 서빙의 일관성을 유지할 수 있어요.
더 알아보기
- 모델 훈련·추적: Model Training & Tracking
- 서빙과 배포: Model Serving