Amazon SageMaker Feature Store, 이제 배치 특성 쓰기 및 레코드 목록 지원
Amazon SageMaker Feature Store는 AI 모델 훈련과 배포를 위한 특성을 쉽게 컴퓨팅, 저장, 검색할 수 있는 완전관리형 기능입니다. SageMaker Feature Store는 이제 처리량이 많은 특성 수집, 레코드 검색, 오프라인 저장소 카탈로그화에 필요한 새로운 기능을 지원합니다. 이제 데이터 과학자는 BatchWriteRecord를 사용하여 단일 요청으로 여러 특성 그룹에 걸쳐 여러 레코드를 작성하고, ListRecords를 사용하여 각 레코드 식별자를 미리 알지 못해도 특성 그룹에 저장된 레코드 목록을 목록화하고, 오프라인 저장소에 사용자 지정 이름으로 테이블과 데이터베이스를 생성할 수 있습니다.
BatchWriteRecord를 사용하여 한 번에 한 레코드를 작성할 때보다 더 적은 API 직접 호출과 짧은 지연 시간으로 대규모 특성 데이터를 수집할 수 있습니다. BatchWriteRecord는 온라인 저장소, 오프라인 저장소 또는 두 저장소 모두를 대상으로 하며 전체 요청에 실패하지 않고 개별 레코드 실패를 반환하고, 레코드, 요청과 특성 그룹 수준에서 TTL(Time To-Live) 설정을 지원합니다. 데이터 과학자는 ListRecords를 사용하여 특성 그룹의 레코드 식별자를 한 번에 한 페이지씩 검색하여 특성 그룹 콘텐츠를 탐색 및 감사하고, 레코드 식별자를 복구하고, 레코드 수명 주기를 관리할 수 있습니다. 오프라인 저장소를 구성할 때 데이터 과학자는 사용자 지정 이름을 사용하여 Glue 및 Iceberg 테이블을 만들 수도 있습니다. 이러한 기능을 통해 데이터 과학자는 사용자 지정 도구를 만들지 않고도 대규모로 특성을 수집하고 SageMaker Feature Store에 저장된 레코드를 관리할 수 있습니다.
이러한 기능은 Amazon SageMaker Feature Store가 제공되는 모든 AWS 리전에서 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 Amazon Feature Store 런타임 및 오프라인 저장소 구성 설명서를 참조하세요.