Databricks
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湖仓AI如何通过实时计算提升模型准确性
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Databricks推出On Demand Feature Computation，简化了无法提前计算的特征服务的挑战。该功能直接集成在Unity Catalog中，使数据科学家能够从表中检索预先材料化的特征，并使用Python User-Defined Functions (UDFs)进行按需特征计算。Databricks Model Serving管理特征查找、按需函数执行和模型评分，从而简化了架构。
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关键要点
- Databricks推出On Demand Feature Computation，简化特征服务的挑战。
- 该功能集成在Unity Catalog中，支持数据科学家按需计算特征。
- 按需计算适用于推荐、安全系统和欺诈检测等场景。
- 特征计算通常在模型训练时使用Apache Spark等高效框架，但实时评分时存在延迟和复杂性。
- 更新特征定义需要复杂的同步和部署过程，增加了工程师的工作量。
- Databricks的按需特征计算功能简化了模型创建和部署的用户旅程。
- 数据科学家可以使用Python用户定义函数（UDFs）进行实时特征计算。
- Unity Catalog中的模型、函数和数据实现统一治理，确保特征计算的一致性。
- Databricks Model Serving自动管理特征查找、按需函数执行和模型评分。
- 示例展示了如何计算网页的平均悬停时间和用户到餐厅的距离。
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