0Pricing
MLOps Academy · درس

تحديد عروض السمات باستخدام Feast

صرّح بالكيانات والسمات في سجل.

تحديد عروض السمات باستخدام Feast درس مجاني في MLOps Academy على CoddyKit. هذا هو الدرس 2 من أصل 4. يمكنك قراءة الدرس كاملاً أدناه مجاناً — ثم تمرن عليه مباشرة في المتصفح باستخدام محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7. هذا الدرس جزء من مسار التعلم في MLOps Academy، وتقدمك يتزامن عبر الويب وتطبيق CoddyKit. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

بعض أجزاء هذا الدرس لم تُترجم بعد وتظهر باللغة الإنجليزية.

The Building Blocks

In Feast you describe features with code: an Entity, a data source, and a Feature View. Get these three right and the rest follows. 🏗️

What an Entity Is

An Entity is the thing your features describe, like a driver or a customer. It is the key you will look features up by later.

driver = Entity(name="driver", join_keys=["driver_id"])

Point at Your Data

A data source tells Feast where the raw feature values live, such as a Parquet file or a warehouse table.

src = FileSource(path="driver_stats.parquet", timestamp_field="event_timestamp")

The Feature View

A FeatureView groups related features for one entity and links them to a source. It is the heart of a Feast definition.

Declaring Fields

Inside a Feature View, each Field names a feature and its data type, so Feast knows the schema it will serve.

Field(name="conv_rate", dtype=Float32)

Putting It Together

One Feature View ties the entity, schema, and source into a single object Feast can manage. 🔗

fv = FeatureView(name="driver_stats", entities=[driver], schema=[Field(name="conv_rate", dtype=Float32)], source=src)

The TTL Window

A Feature View's ttl sets how long a value stays valid. Past that window, Feast treats the feature as missing rather than stale.

ttl=timedelta(days=1)

The Timestamp Column

Every source needs an event timestamp column. It records when each value was true, which makes time-correct lookups possible.

The Feature Repo

Your definitions live in a feature repo folder with a feature_store.yaml config. Feast scans Python files there to find your objects.

Apply the Definitions

Running feast apply registers your entities and feature views into the registry. Nothing is live until you apply.

feast apply

The Registry

The registry is Feast's catalog of every entity and feature view. Teammates query it to discover what features already exist. 📒

Quick Check

Which object does a Feature View group features around?

Recap

You defined Feast objects: an Entity, a source, and a Feature View with fields and a ttl, then ran feast apply to register them. Next, you'll serve them online.

الأسئلة الشائعة

هل درس «تحديد عروض السمات باستخدام Feast» مجاني؟

نعم — نص درس «تحديد عروض السمات باستخدام Feast» كامل متاح مجاناً هنا على الويب. لتمرينه بشكل تفاعلي (محرر أكواد مدمج ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7) وفتح باقي دورة MLOps Academy، انتقل إلى CoddyKit PRO. تتضمن دورة MLOps Academy 4 دروس في المجموع.

ماذا ستتعلم في «تحديد عروض السمات باستخدام Feast»؟

صرّح بالكيانات والسمات في سجل. تتمرن على MLOps Academy مع أكواد عملية تشغلها مباشرة في المتصفح، ومدرس ذكاء اصطناعي متاح 24/7 يجيب على أسئلتك أثناء عملك.

هل أحتاج إلى خبرة سابقة لأبدأ MLOps Academy؟

لا تُشترط خبرة سابقة. MLOps Academy على CoddyKit منظم للمبتدئين حتى المتقدمين، لذا يمكنك البدء من هنا أو من البداية والتقدم بسرعتك الخاصة. هذا هو الدرس 2 من أصل 4.

كم من الوقت يستغرق درس «تحديد عروض السمات باستخدام Feast»؟

معظم دروس CoddyKit تستغرق حوالي 5–10 دقائق. كل منها موجز وتفاعلي، لذا تحرز تقدماً مستمراً وتستأنف من حيث توقفت عبر الويب والتطبيق.

هل يمكنني كتابة وتشغيل أكواد في درس MLOps Academy هذا؟

نعم. كل درس في MLOps Academy يتضمن محرر أكواد مدمج، لذا تكتب وتشغل أكواداً حقيقية مباشرة في متصفحك وتحصل على تعليقات فورية من الذكاء الاصطناعي — بدون إعداد محلي.

جميع الدروس في هذه الدورة

  1. لماذا توجد مخازن السمات
  2. تحديد عروض السمات باستخدام Feast
  3. تجسيد السمات في مخزن عبر الإنترنت
  4. جلب سمات صحيحة لنقطة زمنية محددة
← العودة إلى MLOps Academy